EE905 - Tópicos Avançados em Engenharia Elétrica
Turma: A -
Período: 2/2026 -
Tipo Período: 2o. semestre -
Disciplina:
Eletiva 4 créditos.
-
Idioma: Português
Acompanha Pós:
IE009
- Processamento Adaptativo de Sinais
Tema:
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.
Conteúdo Programático: Sinais e sistemas discretos no tempo; Teoria de probabilidade; Processos estocásticos; Estacionariedade nos sentidos estrito e amplo; Ergodicidade; Correlação e densidade espectral de potência; A matriz de correlação e suas propriedades; Aplicações de filtragem: desconvolução, identificação, predição e atenuação de interferência; Filtragem linear FIR; Filtragem de Wiener; Propriedades do filtro de Wiener; Métodos de otimização de Newton e do gradiente; Algoritmo do gradiente estocástico (LMS); Algoritmos tipo LMS; Método dos mínimos quadrados; Algoritmo de mínimos quadrados recursivo (RLS); Algoritmos RLS em treliça; Algoritmos Q-R; Filtros adaptativos IIR; Estruturas alternativas; Equalização adaptativa; Identificação adaptativa; Antenas adaptativas; Predição adaptativa; Cancelamento de interferência adaptativo.
Plano de Desenvolvimento:
Conforme IN CCG nº 02/2025 - Cláusula de Honestidade e Lisura Acadêmica
Todas as atividades relacionadas às disciplinas devem ser realizadas em conformidade com as orientações fornecidas pelos docentes e com o devido rigor ético.
Caso o(a) docente responsável, no exercício de sua liberdade de cátedra, forme convicção acerca da ausência de lisura ou de condições adequadas para a realização da atividade avaliativa, poderá atribuir nota zero, seja para a atividade única ou, conforme o caso, para o conjunto de atividades do semestre. A ocorrência deverá ser fundamentada e comunicada à Coordenação de Curso de Graduação, podendo o(a) estudante estar sujeito a processo administrativo.
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.
Critério de Avaliação: Listas com exercícios teóricos e computacionais e um projeto final com tema escolhido pelos estudantes, mas correlato ao conteúdo da disciplina.
Bibliografia complementar: n/a
