[pt] ALGORITMOS ADAPTATIVOS ROBUSTOS APLICADOS AO CANCELAMENTO ATIVO DE RUÍDO

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: IAM KIM DE SOUZA HERMONT
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] ACUSTICA; [pt] PROCESSAMENTO DE SINAL DE AUDIO; [pt] CANCELAMENTO ATIVO DE RUIDO; [pt] METODO DE PROCESSAMENTO ROBUSTO; [pt] FILTRAGEM ADAPTATIVA; [en] ACCOUSTICS; [en] AUDIO SIGNAL PROCESSING; [en] ACTIVE NOISE CANCELLANTION; [en] ROBUST PROCESSING METHOD; [en] ADAPTIVE FILTERING
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=69621&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=69621&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.69621

[pt] O conhecido algoritmo adaptativo denominado least-mean square (LMS) é uma abordagem simples e eficiente para problemas de cancelamento ativo de ruído (ANC). No entanto, na presença de sinais não Gaussianos ou sistemas não lineares, o clássico LMS comumente não alcança um desempenho satisfatório. Por essa razão, um amplo número de técnicas de processamento de sinais adaptativo robustas tem sido investigadas nas últimas décadas. Essa dissertação propõe uma abordagem de filtragem adaptativa robusta para cancelamento ativo de ruído. Em particular, o modelo utiliza a clássica estrutura filtered-X junto ao método desenvolvido neste trabalho, baseado na derivação de uma função tangente hiperbólica exponencial kernel generalizado M estimador (HEKM), o qual alcançou um desempenho ótimo em termos da Redução de Ruído Média (ANR). Os resultados demonstraram o custo-benefício do algoritmo proposto para supressão de diferentes tipos de sinais espúrios na entrada do sistema.