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: 2021
Créditos: 4
Número mínimo de alunos: 1
Número de alunos matriculados: 18
Tipo Oferecimento: Regular
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