Modelo Estocástico do Algoritmo LMS de Passo Variável Baseado na Autocorrelação do Erro com N Lags

Este trabalho propõe um modelo estocástico do comportamento médio do vetor de coeficientes e da curva de aprendizagem para o algoritmo LMS de passo variável baseado na autocorrelação do sinal de erro usando N lags. Esse algoritmo consiste em um aprimoramento do algoritmo proposto por Aboulnasr, visando ambientes com baixa razão sinal-ruído (SNR). Uma característica importante do algoritmo usando autocorrelação de N lags é o seu bom desempenho em tais ambientes às custas de um pequeno acréscimo de complexidade computacional. Simulações numéricas confirmam a boa precisão do modelo desenvolvido. Adicionalmente, é também discutida uma proposta de redução da carga computacional do algoritmo em questão.