ProposiÃÃo e avaliaÃÃo de algoritmos de filtragem adaptativa baseados na rede de kohonen
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| Data de Publicação: | 2007 |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC |
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info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisProposiÃÃo e avaliaÃÃo de algoritmos de filtragem adaptativa baseados na rede de kohonen Proposition and evaluation of the adaptive filtering algorithms basad on the kohonen2007-06-02Guilherme de Alencar Barreto32841450368http://lattes.cnpq.br/8902002461422112JoÃo CÃsar Moura Mota09152768368http://lattes.cnpq.br/3534665149331526Charles Casimiro Cavalcante54039410378http://lattes.cnpq.br/4751699166195344Fernando Josà Von Zuben76767676767http://lattes.cnpq.br/175689577740418762183214368http://lattes.cnpq.br/9238481204759712Luis Gustavo Mota SouzaUniversidade Federal do CearÃPrograma de PÃs-GraduaÃÃo em Engenharia de TeleinformÃticaUFCBRRedes Neurais Artificiais AproximaÃÃo de FunÃÃes Filtragem Adaptativa Rede Auto-OrganizÃvel de Kohonen QuantizaÃÃo VetorialArtificial Neural Networks, Function Approximation, Adaptive Filterinig Self-Organizing Map, Vector Quantization.TELEINFORMATICAnÃo hÃA Rede Auto-OrganizÃvel de Kohonen (Self-Organizing Map - SOM), por empregar um algoritmo de aprendizado nÃo supervisionado, vem sendo tradicionalmente aplicada na Ãrea de processamento de sinais em tarefas de quantizaÃÃo vetorial, enquanto que redes MLP (Multi-layer Perceptron) e RBF (Radial Basis Function) dominam as aplicaÃÃes que exigem a aproximaÃÃo de mapeamentos entrada-saÃda. Este tipo de aplicaÃÃo à comumente encontrada em tarefas de filtragem adaptativa que podem ser formatadas segundo a Ãtica da modelagem direta e inversa de sistemas, tais como identificaÃÃo equalizaÃÃo de canais de comunicaÃÃo. Nesta dissertaÃÃo, a gama de aplicaÃÃes da rede SOM à estendida atravÃs da proposiÃÃo de filtros adaptativos neurais baseados nesta rede, mostrando que os mesmos sÃo alternativas viÃveis aos filtros nÃo-lineares baseados nas redes MLP e RBF. Isto torna-se possÃvel graÃas ao uso de uma tÃcnica recentemente proposta, Quantized Temporal Associative Memory - VQTAM), que basicamente usa a filosofia de chamada MemÃria Associativa Temporal por QuantizaÃÃo Vetorial (Vector )treinamento da rede SOM para realizar a quantizaÃÃo vetorial simultÃnea dos espaÃos de entrada e de saÃda relativos ao problema de filtragem analisado. A partir da tÃcnica VQTAM, sÃo propostos trÃs arquiteturas de filtros adaptativos baseadas na rede SOM, cujos desempenhos foram avaliados em tarefas de identificaÃÃo e equalizaÃÃo de canais nÃolineares. O canal usado nas simulaÃÃes foi modelado como um processo auto-regressivo de Gauss-Markov de primeira ordem, contaminado com ruÃdo branco gaussiano e dotado de nÃo-linearidade do tipo saturaÃÃo (sigmoidal). Os resultados obtidos mostram que filtros adaptativos baseados na rede SOM tÃm desempenho equivalente ou superior aos tradicionais filtros transversais lineares e aos filtros nÃo-lineares baseados na rede MLP. http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2034application/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCinstname:Universidade Federal do Cearáinstacron:UFC2019-01-21T11:15:08Zmail@mail.com - |
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A Rede Auto-OrganizÃvel de Kohonen (Self-Organizing Map - SOM), por empregar um algoritmo de aprendizado nÃo supervisionado, vem sendo tradicionalmente aplicada na Ãrea de processamento de sinais em tarefas de quantizaÃÃo vetorial, enquanto que redes MLP (Multi-layer Perceptron) e RBF (Radial Basis Function) dominam as aplicaÃÃes que exigem a aproximaÃÃo de mapeamentos entrada-saÃda. Este tipo de aplicaÃÃo à comumente encontrada em tarefas de filtragem adaptativa que podem ser formatadas segundo a Ãtica da modelagem direta e inversa de sistemas, tais como identificaÃÃo equalizaÃÃo de canais de comunicaÃÃo. Nesta dissertaÃÃo, a gama de aplicaÃÃes da rede SOM à estendida atravÃs da proposiÃÃo de filtros adaptativos neurais baseados nesta rede, mostrando que os mesmos sÃo alternativas viÃveis aos filtros nÃo-lineares baseados nas redes MLP e RBF. Isto torna-se possÃvel graÃas ao uso de uma tÃcnica recentemente proposta, Quantized Temporal Associative Memory - VQTAM), que basicamente usa a filosofia de chamada MemÃria Associativa Temporal por QuantizaÃÃo Vetorial (Vector )treinamento da rede SOM para realizar a quantizaÃÃo vetorial simultÃnea dos espaÃos de entrada e de saÃda relativos ao problema de filtragem analisado. A partir da tÃcnica VQTAM, sÃo propostos trÃs arquiteturas de filtros adaptativos baseadas na rede SOM, cujos desempenhos foram avaliados em tarefas de identificaÃÃo e equalizaÃÃo de canais nÃolineares. O canal usado nas simulaÃÃes foi modelado como um processo auto-regressivo de Gauss-Markov de primeira ordem, contaminado com ruÃdo branco gaussiano e dotado de nÃo-linearidade do tipo saturaÃÃo (sigmoidal). Os resultados obtidos mostram que filtros adaptativos baseados na rede SOM tÃm desempenho equivalente ou superior aos tradicionais filtros transversais lineares e aos filtros nÃo-lineares baseados na rede MLP. |
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