Análise Estatística do Algoritmo LMS Filtrado Modificado

Este artigo apresenta um modelo analítico para o algoritmo LMS filtrado modificado (MFxLMS). O algoritmo MFxLMS é uma versão modificada do algoritmo FxLMS convencional, visando melhorar a velocidade de convergência para aplicações de controle ativo de ruído e vibrações. Modelos analíticos para o momento de primeira ordem e curva de aprendizagem do filtro adaptativo são derivados. Esses modelos são obtidos sem invocar a teoria da independência, que é uma suposição clássica para a modelagem de algoritmos LMS. Os modelos aqui derivados consideram a hipótese de adaptação lenta. Resultados de simulação Monte Carlo ratificam a qualidade de predição do comportamento do algoritmo a partir do modelo proposto, utilizando tanto sinais de entrada brancos quanto coloridos.