DEFESA DE MESTRADO
COM O TÍTULO:
“ANÁLISE DO ALGORITMO CMPN EM REGIME PERMANENTE”
Por
EDUARDO SANTOS DE OLIVEIRA
Resumo:
O algoritmo de filtragem adaptativa conhecido como CMPN (Continuous Mixed p-Norm Adaptive) tem atraído atenção por parte da comunidade científica. Devido à grande não linearidade de sua equação de atualização, inexiste na literatura um modelo estocástico capaz de prever seu desempenho. Nesta dissertação, a não linearidade da sua equação de atualização é relaxada, sendo aproximada por uma relação linear por partes. Tal aproximação é conjugada com a técnica de análise via balanceamento de energia, o que dá origem a uma solução analítica/numérica que prevê com acurácia o desempenho assintótico do algoritmo. Embora o modelo assuma gaussianidade do ruído de medição, ele é capaz de prever o desempenho do algoritmo sob condição de ruído impulsivo, quando o passo de aprendizagem assume valores pequenos. A qualidade das predições teóricas é aquilatada por meio de simulações computacionais
Banca Examinadora:
Diego Barreto Haddad, D.Sc. (orientador – Presidente) – CEFET/RJ
Gabriel Matos Araujo, D.Sc. – CEFET/RJ,
Kenji Nose Filho, D.Sc. – UFABC/SP,
Leonardo Correia Resende, D.Sc. – IFRJ.
Data: 05 de Junho de 2023, 14h