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

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.