Análise do Algoritmo CMPN em regime permanente

Eduardo Santos de Oliveira, Diego Barreto Haddad

Resumo


O algoritmo adaptativo de norma lp continuamente mista apresenta por vantagens tanto a robustez a ruído impulsivo quanto a implementação automática de uma estratégia de passo de aprendizagem variante no tempo. Devido à extrema não-linearidade envolvida na equação de atualização do algoritmo, até o presente momento não há um modelo estocástico disponível na literatura capaz de prever seu desempenho assintótico. Este artigo desenvolve um modelo estocástico inédito, baseado em argumentos de conservação de energia e de uma aproximação por uma função linear por partes, que dá origem a uma equação analítica em ponto fixo, cuja solução permite estimar o desempenho em regime permanente deste importante algoritmo.


Palavras-chave


Filtragem Adaptativa; Análise em Regime Permanente; Norma Mista; Algoritmo CMPN

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Referências


J.A. Chambers e A. Avlonitis. “A Robust Mixed-Norm Adaptive Filter Algorithm”. Em: IEEE Signal Processing Letters (1997). Aceito. doi: 10.1109/97.554469.

J.A. Chambers, O. Tanrikulu e A.G Constantinides. “Least mean mixed-norm adaptive filtering”. Em: Eletronic Letters 30 (1994), pp. 1574–1575. doi: 10.1049/el:19941060.

P.S.R. Diniz. Adaptive Filtering. Algorithms and Practical Implementation. 3a. ed. New York: Springer Science Business Media, 2008. isbn: 978-0-387-31274-3.

T.Y. Al-Naffouri e A.H. Sayed. “Transient Analysis of Adaptive Filters with Error Nonlinearities”. Em: IEEE Transactions on Signal Processing 51.3 (mar. de 2003).

A. Papoulis. Probability, random variables, and stochastic processes. 4a. ed. New York: McGraw-Hill, 2002. isbn: 0-07-112256-7.

L. Shi e Y. Lin. “Convex Combination of Adaptive Filters under the Maximum Correntropy Criterion in Impulsive Interference”. Em: IEEE Signal Processing Letters 21.11 (2014), pp. 1385–1388. doi: 10.1109/LSP.2014.2337899.

H. Zayyani. “Continuous Mixed p-Norm Adaptive Algorithm for System Identification”. Em: IEEE Signal Processing Letters 21 (2014), pp. 1108–1110. doi: 10 . 1109 / lsp . 2014 . 2325495




DOI: https://doi.org/10.5540/03.2022.009.01.0236

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