Ementa: Introdução, Fundamentos de Filtragem Adaptativa, Filtragem de Wiener, Métodos de Otimização de Newton e do Gradiente, Algoritmos Tipo LMS, Método dos Mínimos Quadrados, Algoritmos de Mínimos Quadrados Recursivos (RLS), Algoritmos RLS em Treliça, Algoritmos Q-R, Filtros Adaptativos IIR, Estruturas Alternativas, Equalização Adaptativa, Antenas Adaptativas, Predição Adaptativa.
Bibliografia: Diniz, P. S. R. Adaptive Filtering: Algorithms and Practical Implementation, Kluwer Academic, 1997; Haykin, S.: Adaptative Filter Theory, Prentice hall; Bellanger, M. G. : Adaptative Digital Filters and Signal Analysis, M. Dekker, 2001.
Ano de Catálogo: 2020
Créditos: 4
Número mínimo de alunos: 1
Número de alunos matriculados: 14
Idioma de oferecimento: Português
Tipo Oferecimento: Regular
Local Oferecimento:
Horários/Salas:
Docentes:
Reservas:
Não possui reservas.| Hora | Segunda | Terça | Quarta | Quinta | Sexta | Sábado |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 07:00 | ||||||
| 08:00 | ||||||
| 09:00 | ||||||
| 10:00 | A - | A - | ||||
| 11:00 | A - | A - | ||||
| 12:00 | ||||||
| 13:00 | ||||||
| 14:00 | ||||||
| 15:00 | ||||||
| 16:00 | ||||||
| 17:00 | ||||||
| 18:00 | ||||||
| 19:00 | ||||||
| 20:00 | ||||||
| 21:00 | ||||||
| 22:00 | ||||||
| 23:00 |