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Minicurso 6

Filtragem Adaptativa Kernel e Aplicações em Modelagem de Sistemas Dinâmicos

Neste minicurso abordaremos as versões kernel de filtros adaptativos lineares, tais como os famosos filtros LMS e RLS. A formulação baseada em kernel torna tais filtros capazes de lidar com sinais gerados por sistemas dinâmicos não-lineares. Contudo, traz também desvantagens consideráveis, tal como um aumento considerável na complexidade do filtro devido à necessidade de se armazenar todas as amostras observadas para construir a matriz de kernel a cada instante de tempo. Com o propósito de mitigar este efeito, diferentes métodos de esparsificação estão disponíveis na literatura, em que um dicionário com uma quantidade pequena de amostras relevantes é construído ao longo do tempo. Neste minicurso, discutiremos variantes dos filtros kernel LMS (KLMS) e kernel RLS (KRLS), com ênfase neste último, bem como diferentes técnicas de construção do dicionário e contribuições recentes nesta área feitas em nosso grupo de pesquisa. Outros conceitos importantes a serem abordados no minicurso: correntropia, robustez a outliers e capacidade de tracking de filtros KRLS. Aplicações em processamento de sinais, predição de séries temporais e identificação de sistemas dinâmicos serão apresentadas e discutidas.

Ministrante

Guilherme Barreto

Universidade Federal do Ceará, Brasil