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- W974335422 abstract "Este trabalho tem como objetivo estudar a inclusao dos processos de decomposicao utilizados na geracao da Transformada Discreta Seno com Pre-rotacao de Eixos, em algoritmos adaptativos no dominio transformado e baseados no (LMS-“Least Mean Square”). Nesse sentido, o primeiro passo e inserir o processo de decomposicao no problema da filtragem de Wiener, considerando-se que o filtro e FIR. A partir dessa modificacao e das medias estatisticas que envolviam esses sinais e obtida a funcao custo J. A minimizacao dessa funcao conduz a um sistema de equacoes lineares similares as de Wiener-Hopf. Foi empregada a filtragem de Wiener tradicional e a modificada num esquema de predicao linear. Simulacoes sao implementadas a fim de se comparar o comportamento da curva relativa ao erro quadratico medio versus numeros de amostras, considerando-se que as sequencias envolvidas pertencam a um processo AR(1). Com a incorporacao do processo de decomposicao na estrutura de filtro adaptativo baseado no algoritmo LMS, se propos dois esquemas de filtragem adaptativa denominados de D-LMS e DSTr-LMS. Curvas de aprendizagem sao usadas na comparacao entre as taxas de convergencia desses algoritmos e as obtidas pelos NLMS, DST-LMS e o DCT-LMS, quando os mesmos sao utilizados na predicao linear de processos AR(2) e tambem de sinais eletromiograficos (EMG). De forma geral, constatou-se um bom desempenho dos algoritmos D-LMS e DSTr-LMS. No caso particular da predicao linear de sinais EMG, o DSTr-LMS atingiu uma taxa de convergencia tao boa quanto o DST-LMS, porem com um erro de regime permanente inferior.Abstract" @default.
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