Um algoritmo não quadrático baseado no RLS estendido
Um modelo não estacionário
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Existem vários métodos para se derivar algoritmos de filtragem adaptativa, que podem se basear em conceitos estocásticos ou determinísticos, ou até mesmo na formulação matemática de um sistema em um problema de otimização. Apesar da grande diversidade dos algoritmos iterativos que podem resultar da solução de um problema utilizando como função de custo o MSE (Mean Squares Error), a maioria leva a uma resposta que tem relação direta com a resposta dada pelo filtro de Wiener. Neste trabalho, apresenta-se um algoritmo baseado nas potências pares do erro como função de custo, mo...
Existem vários métodos para se derivar algoritmos de filtragem adaptativa, que podem se basear em conceitos estocásticos ou determinísticos, ou até mesmo na formulação matemática de um sistema em um problema de otimização. Apesar da grande diversidade dos algoritmos iterativos que podem resultar da solução de um problema utilizando como função de custo o MSE (Mean Squares Error), a maioria leva a uma resposta que tem relação direta com a resposta dada pelo filtro de Wiener. Neste trabalho, apresenta-se um algoritmo baseado nas potências pares do erro como função de custo, motivado pelo algoritmo EX-RLS (Extended Recursive Least Squares) exponencialmente ponderado. Simulações foram mostradas, baseadas na convergência e no desajuste comparando alguns do principais algoritmos com o algoritmo proposto.
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