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dc.creatorNogueira, Aleksandro Costapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3083872364792037por
dc.contributor.advisor1SANTANA, Ewaldo Eder Carvalhopt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0660692009750374por
dc.contributor.advisor-co1Fonseca Neto, João Viana dapt_BR
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0029055473709795por
dc.contributor.referee1Barros Filho, Allan Kardek Duailibept_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0492330410079141por
dc.date.accessioned2016-08-17T14:53:26Z-
dc.date.available2014-04-30pt_BR
dc.date.issued2014-02-28pt_BR
dc.identifier.citationNOGUEIRA, Aleksandro Costa. RECURSIVE ALGORITHM BASED IN A NON-QUADRATIC FUNCTION USING KERNEL. 2014. 72 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2014.por
dc.identifier.urihttp://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/509-
dc.description.resumoEste trabalho tem como objetivo desenvolver um modelo analítico que faça a previsão do comportamento do algoritmo RLS como uma função dos parâmetros de projeto (passo de adaptação, função kernel e seus parâmetros). Utiliza-se uma função não quadrática baseado em kernel, realizando uma transformação não linear do espaço de entrada aplicada à filtragem. Foi desenvolvido e implementado na redução de ruídos para a filtragem adaptativa baseada em Kernel, que fornece uma análise do comportamento do algoritmo KRLS, bem como de suas propriedades de convergência. Aplica-se uma função kernel na função de custo a partir da função recursiva não quadrática de quarta potência, que minimiza o erro, definido como a expectativa do custo cumulativo de ações tomadas ao longo de uma sequência de passos. Verifica-se que essa abordagem possibilita a determinação dos parâmetros do problema com uma maior confiabilidade e robustez e o menor custo, quando comparado com algoritmos tradicionais (RLS, KRLS, RNQ).por
dc.description.abstractThis work has the objective to develop an analytical model that makes prediction of the behavior of the algorithm as a function of the design parameters (step adaptation, kernel function and its parameters).We use a non-quadratic function based on kernel, performing a nonlinear transformation of the input space filtering applied on line. Was developed and implemented in the system for adaptive filtering based on Kernel, which provides an analysis of the behavior of KRLS algorithm as well as its properties of convergence. It applies a kernel function in the cost function from the non-recursive quadratic function of an even power, which minimizes the error, defined as the expectation of the cumulative cost of actions taken along a sequence of steps. It appears that this approach allows the determination of the parameters of the problem with greater reliability and robustness and lower cost compared with traditional algorithms (RLS, KRLS, RNQ) .eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2016-08-17T14:53:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Aleksandro Costa.pdf: 1706153 bytes, checksum: 8d61027896dbab484303f78ed17b9b70 (MD5) Previous issue date: 2014-02-28eng
dc.description.sponsorshipFUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA E AO DESENVOLVIMENTO CIENTIFICO E TECNOLÓGICO DO MARANHÃOpt_BR
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Maranhãopor
dc.publisher.departmentEngenhariapor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFMApor
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCETpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectFiltros adaptativospor
dc.subjectMétodo kernelpor
dc.subjectAlgoritmo KRNQpor
dc.subjectAlgoritmo KRNQpor
dc.subjectRedução de ruídopor
dc.subjectAdaptive filterseng
dc.subjectMethod kerneleng
dc.subjectRNQ algorithmeng
dc.subjectKRNQ Algorithmeng
dc.subjectNoise reductioneng
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.titleALGORITMO RECURSIVO BASEADO EM UMA FUNÇÃO NÃO QUADRÁTICA USANDO KERNELpor
dc.title.alternativeRECURSIVE ALGORITHM BASED IN A NON-QUADRATIC FUNCTION USING KERNELeng
dc.typeDissertaçãopor
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