Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2012 |
| Autor(a) principal: |
Eckhard, Diego |
| Orientador(a): |
Bazanella, Alexandre Sanfelici |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/75872
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Resumo: |
O método de identificação por minimização do erro de predição está relacionado com um problema de otimização não convexo. É comum utilizar algoritmos iterativos para resolver o problema de otimização. Contudo, os algoritmos iterativos podem ficar presos em mínimos locais da função custo ou convergir para a borda do domínio de busca. Uma análise da função custo e condições suficientes para garantir a convergência dos algoritmos iterativos para o mínimo global são apresentadas neste trabalho. Observa-se que estas condições dependem do espectro do sinal de entrada utilizado no experimento. Este trabalho apresenta ferramentas para melhorar a convergência dos algoritmos para o mínimo global, as quais são baseadas na manipulação do espectro do sinal de entrada. |
