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

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2003
Autor(a) principal: Hubscher, Pedro Inacio
Orientador(a): Bermudez, Jose Carlos Moreira
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Florianópolis, SC
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/85300
Resumo: Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.
id UFSC_eca338f891ed4b90cf6a950509cfc24b
oai_identifier_str oai:repositorio.ufsc.br:123456789/85300
network_acronym_str UFSC
network_name_str Repositório Institucional da UFSC
repository_id_str
spelling Universidade Federal de Santa CatarinaHubscher, Pedro InacioBermudez, Jose Carlos Moreira2012-10-20T17:18:42Z2012-10-20T17:18:42Z20032003190309http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/85300Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.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 adaptativosx, 145 f.| tabs., grafs.porFlorianópolis, SCEngenharia eletricaAlgoritmos adaptativosAnalise estocasticaAnálise estatística de algoritmos adaptativos estocásticos baseados em momentos de ordem elevadainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL190309.pdfapplication/pdf2355349https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/85300/1/190309.pdf63bd0e6b1b8724e720c66d29880586b3MD51TEXT190309.pdf.txt190309.pdf.txtExtracted Texttext/plain461710https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/85300/2/190309.pdf.txtdd85bfc70ef6f8da8056585c59335257MD52THUMBNAIL190309.pdf.jpg190309.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1174https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/85300/3/190309.pdf.jpgc99a0e0cb71f1c366feabfe337e524a3MD53123456789/853002013-05-03 02:36:24.158oai:repositorio.ufsc.br:123456789/85300Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732013-05-03T05:36:24Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Análise estatística de algoritmos adaptativos estocásticos baseados em momentos de ordem elevada
title Análise estatística de algoritmos adaptativos estocásticos baseados em momentos de ordem elevada
spellingShingle Análise estatística de algoritmos adaptativos estocásticos baseados em momentos de ordem elevada
Hubscher, Pedro Inacio
Engenharia eletrica
Algoritmos adaptativos
Analise estocastica
title_short Análise estatística de algoritmos adaptativos estocásticos baseados em momentos de ordem elevada
title_full Análise estatística de algoritmos adaptativos estocásticos baseados em momentos de ordem elevada
title_fullStr Análise estatística de algoritmos adaptativos estocásticos baseados em momentos de ordem elevada
title_full_unstemmed Análise estatística de algoritmos adaptativos estocásticos baseados em momentos de ordem elevada
title_sort Análise estatística de algoritmos adaptativos estocásticos baseados em momentos de ordem elevada
author Hubscher, Pedro Inacio
author_facet Hubscher, Pedro Inacio
author_role author
dc.contributor.pt_BR.fl_str_mv Universidade Federal de Santa Catarina
dc.contributor.author.fl_str_mv Hubscher, Pedro Inacio
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Bermudez, Jose Carlos Moreira
contributor_str_mv Bermudez, Jose Carlos Moreira
dc.subject.classification.pt_BR.fl_str_mv Engenharia eletrica
Algoritmos adaptativos
Analise estocastica
topic Engenharia eletrica
Algoritmos adaptativos
Analise estocastica
description Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.
publishDate 2003
dc.date.submitted.pt_BR.fl_str_mv 2003
dc.date.issued.fl_str_mv 2003
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2012-10-20T17:18:42Z
dc.date.available.fl_str_mv 2012-10-20T17:18:42Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/85300
dc.identifier.other.pt_BR.fl_str_mv 190309
identifier_str_mv 190309
url http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/85300
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv x, 145 f.| tabs., grafs.
dc.publisher.none.fl_str_mv Florianópolis, SC
publisher.none.fl_str_mv Florianópolis, SC
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSC
instname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron:UFSC
instname_str Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron_str UFSC
institution UFSC
reponame_str Repositório Institucional da UFSC
collection Repositório Institucional da UFSC
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/85300/1/190309.pdf
https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/85300/2/190309.pdf.txt
https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/85300/3/190309.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 63bd0e6b1b8724e720c66d29880586b3
dd85bfc70ef6f8da8056585c59335257
c99a0e0cb71f1c366feabfe337e524a3
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
repository.mail.fl_str_mv sandra.sobrera@ufsc.br
_version_ 1851759128288952320