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https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/5129
Tipo do documento: | Dissertação |
Título: | Algoritmo ZA-PNLMS com fatores de ativação individuais e ganhos dos coeficientes limitados superiormente |
Título(s) alternativo(s): | ZA-PNLMS algorithm with activation factors individual and limited coefficient gains superiorly |
Autor: | PESSOA, Alzeneide Dutra |
Primeiro orientador: | SOUZA, Francisco das Chagas de |
Primeiro membro da banca: | SOUZA, Francisco das Chagas de |
Segundo membro da banca: | SANTANA, Ewaldo Eder Carvalho |
Terceiro membro da banca: | RÊGO, Patrícia Helena Moraes |
Resumo: | Algoritmos de filtragem adaptativa têm sido bastante difundidos no meio acadêmico. Um desafio importante nessa área é a identificação de plantas esparsas. Com o objetivo de identificar plantas com diferentes graus de esparsidade é que neste trabalho propõe se um algoritmo adaptativo LMS normalizado proporcional com atrator para zero (ZA PNLMS – zero-attracting proportionate normalized LMS algorithm), o qual combina fatores de ativação individuais com ganhos limitados superiormente. A proposta aqui apresentada limita superiormente os ganhos dos coeficientes do algoritmo para identificação de plantas com alto grau de esparsidade, levando a uma melhor distribuição da energia de adaptação entre os coeficientes do algoritmo. Simulações computacionais, considerando sistemas esparsos com perturbação e rastreamento, atestam que o algoritmo proposto é capaz de aglutinar as características de boa convergência em estado transiente e baixo erro em estado permanente. |
Abstract: | Adaptive filtering algorithms have been widespread in academia. An important challenge in this area is the identification of sparse plants. With the aim of identifying plants with different sparsity degrees, this work proposes an adaptive LMS proportional normalized algorithm with zero attractor (ZA-PNLMS – zero-attracting proportionate normalized LMS algorithm), which combines individual activation factors with earnings limited from above. The proposal presented here superiorly limits the gains of the algorithm's coefficients for identifying plants with a high degree of sparsity, leading to a better distribution of the adaptation energy between the algorithm's coefficients. Computational simulations, considering sparse systems with perturbation and tracking, attest that the proposed algorithm is capable of agglutinating the characteristics of good convergence in transient state and low error in steady state. |
Palavras-chave: | Fatores de ativação; algoritmo adaptativo; plantas esparsas; ganhos limitados superiormente; atrator para zero Activation factors; adaptive algorithm; sparse plants; upper limited gains; zero-attracted |
Área(s) do CNPq: | Análise de Algoritmos e Complexidade de Computação |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Federal do Maranhão |
Sigla da instituição: | UFMA |
Departamento: | DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET |
Programa: | PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET |
Citação: | PESSOA, Alzeneide Dutra. Algoritmo ZA-PNLMS com fatores de ativação individuais e ganhos dos coeficientes limitados superiormente. 2023. 90 f. Dissertação( Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Eletricidade/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2023. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/5129 |
Data de defesa: | 30-Ago-2023 |
Aparece nas coleções: | DISSERTAÇÃO DE MESTRADO - PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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ALZENEIDE DUTRA PESSOA.pdf | Dissertação de Mestrado | 1,58 MB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
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