@PHDTHESIS{ 2018:1358389446,
 	title = {Um algoritmo não quadrático baseado no RLS estendido},
 	year = {2018},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2407",
 	abstract = "Filtros são utilizados com o objetivo geral de separar elementos diferentes.
 Quando esses elementos formam sinais elétricos, os filtros são dispositivos que
 alteram o conteúdo de frequências do sinal de entrada. A fim de remover partes
 indesejadas (ruídos, interferências) ou separar um sinal de outro, os filtros restringem
 a passagem de frequências específicas.
 Um filtro adaptativo é um filtro cujos coeficientes são ajustados de forma
 adaptativa, em função de objetivos ou condições variáveis no tempo e traduzidos
 num sinal de erro. O critério típico prático para a adaptação dos coeficientes do filtro
 e otimização do seu desempenho é a minimização do valor médio quadrático do sinal
 de erro, fazendo necessário um algoritmo adaptativo para reger o comportamento
 do sinal de entrada ou o conhecimento prévio do sinal desejado.
 As aplicações de algoritmos adaptativos são importantes em diversas áreas, como
 telecomunicações, sistemas de controle e outras. O modo como a função objetivo de
 um algoritmo adaptativo é apresentada pode oferecer informações importantes sobre
 o desempenho ou o comportamento do algoritmo.
 Em filtragem adaptativa, frequentemente são propostas novas estruturas e
 novos algoritmos de adaptação que visam acelerar a convergência do erro médio
 quadrático (MSE, do inglês: mean squares error) e/ou diminuir a complexidade
 computacional, principalmente em aplicações que requerem o uso de um número
 elevado de coeficientes adaptativos.
 Diversos algoritmos para atualização dos coeficientes do filtro adaptativo foram
 desenvolvidos nos últimos anos. Pode-se citar alguns: o algoritmo LMS ( do inglês:
 least-mean-squares) convencional, que possui baixa complexidade computacional,
 mas seu comportamento durante a convergência varia de acordo com as características
 do sinal de entrada, acarretando uma convergência lenta para sinais de entrada
 correlacionados; o algoritmo RLS (do inglˆes: recursive-least-squares), que possui
 alta velocidade de convergência, porém elevada complexidade computacional e, em
 certos casos, instabilidade numérica; o algoritmo LMF (do inglês: least-mean-fourth)
 que procura minimizar o erro quarto médio, que é uma função do vetor peso convexa.
 Existem vários métodos para se derivar algoritmos de filtragem adaptativa, que
 podem se basear em conceitos estocásticos ou determinísticos, ou até mesmo na
 formulação matemática de um sistema em um problema de otimização. Apesar da
 grande diversidade dos algoritmos iterativos que podem resultar da solução de um
 problema utilizando como função de custo o MSE , a maioria leva a uma resposta
 que tem relação direta com a resposta dada pelo filtro de Wiener.
 Neste trabalho, apresenta-se um algoritmo baseado nas potências pares do erro
 como função de custo, motivado pelo algoritmo EX-RLS (do inglês: extended
 recursive least squares exponencialmente ponderado. Simulações foram mostradas,
 baseadas na convergência e no desajuste comparando alguns do principais algoritmos
 com o algoritmo proposto.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}