Implementacoes Robustas de Algoritmos de Projecoes Afins

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.