Implementacoes Robustas de Algoritmos de Projecoes Afins

• Processo: 09/06837-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2009
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2010
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica
• Pesquisador responsável: Cassio Guimaraes Lopes
• Beneficiário: Manolis Tsakiris
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Processamento de sinais Filtragem adaptativa
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: filtragem adaptativa | Filtragem robusta | Processamento de Sinais | Sistemas Adaptativos | Processamento Adaptivo de Sinais

Resumo

A regularização na formulação de algoritmos adaptativos permite a implementaçãode filtros que, sem a mesma, poderiam ficar confinados ao âmbito acadêmico-teórico. Particularmente, no caso de algoritmos de projeções afins (APA), mostrou-se recentemente que o controle do parâmetro de regularização via realimentação do número de condicionamentoda matriz de regressores leva a uma melhoria substancial do APA em termos de condicionamento numérico e de evolução do erro médio quadratico. O presente trabalho pretende estender a técnica anteriormente proposta e explorar idéias que surgiram ao longo do desenvolvimento da primeira publicação no assunto. Pretende-se testar a técnica proposta em condições mais severas (sinais de voz e em acústica, e canais altamente não-estacionários, por exemplo), bem como estudar sua aplicação a outros algoritmos, como o RLS e o filtro de Kalman, uma vez que a estratégia de regularização proposta é desacoplada do processo adaptativo. será estudado o comportamento estatístico do algoritmo regularizado, e também serão estudadasvariantes adaptativas do mesmo, bem como implementações numericamente mais simples, explorando a estrutura de deslocamento das matrizes regressoras.

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

TSAKIRIS, MANOLIS C.; LOPES, CASSIO G.; NASCIMENTO, VITOR H.. An Array Recursive Least-Squares Algorithm With Generic Nonfading Regularization Matrix. IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, v. 17, n. 12, p. 1001-1004, DEC 2010. (09/06837-4)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

TSAKIRIS, Manolis. Sobre a regularização do algoritmo dos mínimos quadrados recursivos.. 2010. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP/BC) São Paulo.