@PHDTHESIS{ 2026:1093712054,
 	title = {Algoritmo recursivo não quadrático autorregulado},
 	year = {2026},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/7238",
 	abstract = "A filtragem adaptativa tem sido extensivamente estudada para uma ampla gama de apli-
 cações como economia, engenharia biomédica, equalização de canais, sistema de controle e
 
 telecomunicações. O problema de sinais não estacionários constitui um dos maiores desafios
 no contexto de filtros adaptativos, uma vez que exige simultaneamente alta velocidade de
 convergência, boa capacidade de rastreamento e estabilidade sendo motivação de propostas
 novos algoritmos de filtragem e variantes de algoritmos bem estabelecidos. A variabilidade
 das propriedades estatísticas do sinal impõe a necessidade de mecanismos de detecção para
 variações abruptas do sinal de entrada, aumentando a complexidade computacional dos
 algoritmos. Este trabalho apresenta o algoritmo Recursivo Não Quadrático Autorregulado
 (RNQA) que deriva de uma família de algoritmos baseados em potencias pares de erro onde
 a regularização dinâmica da matriz de autocorrelação é feita continuamente pelo quadrado
 do erro instantâneo do algoritmo, caracterizando um mecanismo de ajuste adaptativo na
 
 fase de atualização da matriz, capaz de responder efetivamente em ambientes não estacio-
 nários. Uma configuração de identificação de sistemas foi realizada em um ambiente não
 
 estacionário, caracterizado por mudanças abruptas no parâmetro desconhecido, permitiu
 avaliar a capacidade de rastreamento do algoritmos proposto. O RNQA apresentou melhor
 resultado de desempenho em termos de velocidade de convergência em comparação ao
 RNQ padrão e algoritmo do filtro de Kalman numa estrutura de identificação de sistemas.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}