Modelagem Estocástica de um Algoritmo NLMS de Passo Variável Não Paramétrico

Este artigo trata da modelagem estocástica de algoritmos adaptativos NLMS (normalized least-mean-square) de passo variável, considerando sinais de entrada gaussianos reais (correlacionados e não correlacionados). Especificamente, um modelo estocástico analítico é desenvolvido aqui para um algoritmo não paramétrico da literatura. Tal modelo pode ser estendido para ser usado em outros algoritmos de passo variável, levando em conta as particularidades da regra de ajuste do passo de adaptação considerada. Resultados de simulação para diferentes condições de operação são apresentados, confirmando a precisão do modelo proposto (especialmente, em regime permanente).