Aplicações de reservoir computing em processamento de sinais. - Duarte, Andre Lucas de Oliveira (2023)
Neste trabalho, investiga-se o desempenho do reservoir computing, por meio das echo state networks (ESNs), em problemas de processamento de sinais. Após uma breve revisão da literatura, exploram-se três aplicações. Inicia-se com o uso de uma ESN para mitigação de ruído branco sobre um sinal caótico. Apesar de simples, o problema de denoising é de interesse fundamental e surge nas mais diversas áreas de processamento de sinais. Em seguida, integra-se uma ESN como o receptor de um sistema de comunicação baseado em caos sujeito a condições não ideais. Estudam-se isoladamente os efeitos introduzidos por ruído branco e filtragem do canal antes de investigar ambos simultaneamente. Por fim, submete-se uma ESN ao problema de predição de sinais musicais. Isto é, dado uma nota, estimar qual seria a seguinte numa peça musical. Dessa forma, tangencia-se a questão de se uma rede neural é capaz de emular a criatividade humana. Nos dois primeiros estudos, emprega-se o mapa tenda inclinada para geração dos sinais caóticos por este possuir um único parâmetro que influencia diretamente em suas características espectrais de forma bem conhecida. O método de filtragem linear de Wiener é usado para comparação com os desempenhos obtidos por meio do uso de ESNs. No último problema abordado, empregam-se sinais contendo informações musicais oriundas de obras clássicas, salvas em arquivos no formato musical instrument digital interface (MIDI). Os resultados das simulações indicam que a escolha do mapa e de seus parâmetros, do tipo de codificação no caso da segunda aplicação, bem como dos parâmetros da ESN influenciam diretamente os desempenhos obtidos. Sobretudo, constata-se que o uso de ESN nas duas primeiras aplicações estudadas fornece desempenhos superiores aqueles obtidos usando-se o filtro de Wiener, o método de filtragem linear ótimo.