Análise estatística de algoritmos adaptativos estocásticos baseados em momentos de ordem elevada

• Main Author: Hubscher, Pedro Inacio
• Other Authors: Universidade Federal de Santa Catarina
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Florianópolis, SC 2012
• Subjects: Engenharia eletrica; Algoritmos adaptativos; Analise estocastica
• Online Access: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/85300

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. === Made available in DSpace on 2012-10-20T17:18:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 190309.pdf: 2355349 bytes, checksum: 63bd0e6b1b8724e720c66d29880586b3 (MD5) === Este trabalho apresenta um estudo sobre o comportamento de algoritmos adaptativos estocásticos baseados em momentos de ordem elevada. Os dois algoritmos estudados são o LMF (Least Mean Fourth) e o LMK (Least Mean Kurtosis). Equações recursivas não-lineares são deduzidas para descrever o comportamento dos momentos de primeira e de segunda ordens dos coeficientes para sinais de entrada gaussianos. Estas recursões podem ser usadas para prever o comportamento do erro médio quadrático. Os modelos descrevem o comportamento dos algoritmos durante os regimes transitório e permanente, para um ruído aditivo tendo qualquer função densidade de probabilidade par e de média zero e para qualquer relação sinal/ruído. Simulações Monte Carlo mostram a excelente concordância com o comportamento previsto pelos modelos teóricos. É também feito um estudo da estabilidade do algoritmo LMF, considerando-se um sinal de entrada gaussiano e branco e um ruído aditivo com qualquer função densidade de probabilidade par e de média zero. Esta análise melhora resultados prévios porque é explicitamente mostrado que a estabilidade depende das condições iniciais. Com o conjunto de equações e resultados obtidos, pretende-se fornecer informações que auxiliem no projeto de filtros adaptativos