Filtragem Adaptativa IIR Através do Algoritmo de Otimização Swarm de Aprendizado Compreensivo

Leonardo D. de Oliveira, Isaque Suzuki, Taufik Abrão, Paul Jean Jeszensky

DOI: 10.14209/sbrt.2007.31200

Evento: XXV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBrT2007)

Keywords: IIR Algoritmo Heurı́stico Otimização por Nuvem de Partı́culas Algoritmo Genético Complexidade Computacional

Abstract

Neste trabalho é avaliada a aplicação dos algoritmos de otimização por nuvem de partı́culas (PSO - Particle Swarm Optimization), PSO modificado (MPSO - Modified PSO), PSO com aprendizado compreensivo (CLPSO - Comprehensive Learning PSO) e genético (GA - Genetic Algorithm) para o problema de filtragem adaptativa IIR. A comparação é realizada através do compromisso desempenho versus complexidade, mais completo do que o encontrado normalmente na literatura, sendo a complexidade computacional expressa em termos do número de operações necessárias para o algoritmo atingir a convergência. A análise da identificação de sistemas foi realizada considerando filtros IIR com superfı́cies de erro uni e multimodais, ruı́do na medição do sinal desejado e avaliação da robustez do algoritmo relativa a variações no tamanho da população.

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