Adaptive Signal Processing

Ementa

  1. Introdução à filtragem adaptativa
  2. Fundamentos de filtragem adaptativa: matriz de correlação e covariância, conceitos de estatística, filtro de Wiener, relação com problemas de otimização (critérios: mínimo erro quadrático médio, mínimos quadrados, mínima perturbação, etc.) e métodos (algoritmos: steepest-descent, Newton, etc.).
  3. Algoritmos clássicos: Least-Mean-Square (LMS), Normalized LMS (NLMS), Affine Projection (AP) e outros. Algoritmos Recursive Least-Squares (RLS). Análise de algoritmos.

Livro Texto

  1. Paulo S. R. Diniz, "Adaptive Filtering: Algorithms and Practical Implementation", 3a edição, 2008, Springer.
  2. Ali H. Sayed, "Fundamentals of Adaptive Filtering", 2003, Wiley.
  3. Simon Haykin, "Adaptive Filter Theory", 5a edição, 2013, Pearson

Avaliação

  1. Listas Teóricas e de Simulação.