Capítulo VI Interferência Intersimbólica e Equalização de Canal
|
|
- Sandra Cesário Nunes
- 6 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 Caítulo VI Um dos maiores obstáculos ara a confiabilidade de comunicações digitais é a interferência entre símbolos (ISI Inter-Symbol Interference), inerentemente resente em todos os canais disersivos, classe à que ertence a grande maioria dos canais de transmissão ráticos. É imerativa, ortanto, a desconvolução do canal no recetor, sob ruído, com o objetivo de equalizá-lo. A informação a ser transmitida é enviada através de um canal disersivo C, resultando em ISI no sinal recebido u (n), onde n é um número inteiro. Reresentando a seqüência de símbolos s (n) originados no transmissor digital, a cada instante nt, o transmissor envia o símbolo s(nt) Α através de C, sendo Α = { s 0, s 1, LsM 1 } o alfabeto da informação a ser transmitida, constituído or M ossíveis símbolos, e T o intervalo de amostragem dos símbolos (ou intervalo de Baud). Conectado ao transmissor através do canal C, o recetor deverá ser caaz de identificar a quais símbolos do alfabeto Α ertencem as amostras do sinal recebido u (n), de acordo com a seqüência originalmente transmitida s (n). 1
2 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 A disersão de um canal é medida elo intervalo de L c amostras não nulas que resultam em resosta a uma excitação imulsiva imosta ao canal. A existência da ISI no sinal recebido, resultante da disersão de C, é observada através do fato de u (n) assumir inúmeros valores tais que u (n) Α, mesmo sob ausência total de ruído. Portanto, ao transmitir s(n) através de C, u (n) Α como conseqüência da convolução da fonte original s (n) com a resosta ao imulso c(n) de C. Cada elemento da seqüência recebida u (n) consiste em uma soma elementos révios de s (n), com onderação determinada or c (n). onderada de todos os Sob o onto de vista humano-acústico, a ISI ode ser ercebida ao se estabelecer diálogo em um ambiente fechado com aredes de material reflexivo, como rocha olida. A reverberação acústica ou ISI ode atingir tal nível de incômodo a onto de não se comreender as alavras (símbolos) do interlocutor. Uma solução ara a distorção causada ela suerosição de símbolos recebidos é adicionar ao recetor um sistema caaz de comensar ou reduzir a ISI no sinal roveniente do canal.
3 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 Tal sistema comensador é denominado Equalizador. Como a oeração geradora de ISI é uma convolução, o equalizador deve realizar a oeração inversa, a desconvolução. Em conseqüência, um equalizador é considerado eficaz em atender ao objetivo a que se destina, se a convolução da resosta ao imulso do canal c(n) com a resosta ao imulso do equalizador f (n) resultar em uma resosta imulsiva conjunta h (n) definida or um único imulso δ (n d) em algum instante d. A resosta δ ( n d) caracteriza uma resosta imulsiva conjunta sem nenhuma disersão. 3
4 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 No domínio freqüência z, esta situação é exressa or H ( z) = C( z) F( z) = z d (6.1) Um canal disersivo, ou multi-ercurso, ode ser modelado através de uma função de transferência C (z) do tio FIR. Assim, de (6.1), a função F(z) do equalizador deve realizar, a menos do termo z d que define o atraso d da resosta conjunta δ ( n d) desejada, a inversa de C (z). De fato, se d = 0, F (z) realiza exatamente C 1 (z). Figura 6.1: Modelo do canal e equalizador no domínio freqüência. A Figura 6.1 mostra o diagrama de blocos simlificado resultante do sistema no domínio freqüência z, onde { y( )} { s( )} { u( )} Y( z) = Ζ n é a resosta à excitação S( z) = Ζ n e U( z) = Ζ n é a seqüência recebida u(n) no domínio z, sendo Ζ {} o oerador Transformada Z. 4
5 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 No domínio temo, a remoção de ISI efetuada or um equalizador de canal ode ser melhor comreendida através do exemlo mostrado na Figura 6.. Fig. 6.a: Constelação 56 QAM. A Figura 6.a mostra o alfabeto Α, ou constelação, dos símbolos comlexos referentes a uma fonte s(n) cuja modulação (ou sinalização) é 56 QAM (QAM Quadrature Amlitude Modulation ) com variância unitária. 5
6 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 N a = símbolos do alfabeto Α da fonte de informação s(n), gerados seqüencialmente com robabilidade uniforme, são enviados através do canal C, caracterizado or dimensão de disersão L c = 18, cujo c (n) é mostrado na Figura 6.b, resultando no conjunto de N a amostras u recebidas mostrado na Figura 6.c. Fig. 6.b: Resosta imulsiva c (n) do canal. Fig. 6.c: Conjunto u na entrada do equalizador. 6
7 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 Ao ser submetido ao equalizador, o conjunto de amostras u transforma-se no conjunto de amostras equalizadas y mostradas na Figura 6.d, róximo, ortanto, da constelação original mostrada na Figura 6.a. Fig. 6.d: Conjunto y na saída do equalizador. Fig. 6.e: Módulo da resosta imulsiva combinada do canal e equalizador. A resosta imulsiva conjunta h(n) do equalizador e canal é mostrada na Figura 6.e, resultando em h( n) δ ( n 64), onde δ (n) é a função imulso unitário discreta. Semre que h( n) δ ( n d) diz-se que o equalizador atingiu a condição (ou situação) ZF (zero forcing), quando então, ISI 0. 7
8 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 Equalizador LMS DD O equalizador utilizado no rocesso de desconvolução da Figura 6. é um equalizador denominado LMS DD e é baseado no algoritmo LMS. A Figura 6.3 mostra o diagrama de blocos de um equalizador LMS DD. Figura 6.3: Equalizador LMS DD. O equalizador LMS DD é clássico no contexto de equalização adatativa, contexto no qual o equalizador adata sua F (z), objetivando reduzir a ISI. A técnica baseia-se na transmissão de uma seqüência de treinamento reestabelecida, a qual é conhecida a riori tanto no transmissor como no recetor. 8
9 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 Figura 6.3: Equalizador LMS DD. No recetor, o equalizador utiliza a seqüência de treinamento conhecida ara adatar F(z) de modo suervisionado, através do algoritmo LMS, buscando atingir a condição zero forcing ( ISI 0 ). É claro que, se o transmissor tivesse que enviar somente esta seqüência de suervisão, não haveria necessidade de equalizar o canal, já que este sinal de treinamento definido a riori não carrega informação útil. Na rática, no entanto, a seqüência de treinamento é transmitida somente na fase inicial do estabelecimento de comunicações onto a onto ou eriodicamente ara sistemas que oerem em modo broadcast. 9
10 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 Figura 6.3: Equalizador LMS DD. Aós a convergência do algoritmo LMS, situação em que o valor do erro médio quadrático (MSE Mean Squared Error) da saída com relação à seqüência de treino é baixo, o equalizador LMS DD transfere o rocesso de equalização ara o chamado algoritmo DD (DD Direct Decision). O algoritmo DD disensa a seqüência de treino enquanto nenhuma alteração súbita e significativa ocorrer no canal. No algoritmo DD, a saída y do equalizador é alicada a um quantizador Q, que é um disositivo de decisão que estima a qual símbolo do alfabeto Α mais róximo se encontra o valor de y, conforme mostra a Figura 6.4. Aós o algoritmo LMS atingir um nível de MSE suficientemente baixo, a chave comuta da seqüência de treino d (n) ara a estimativa da seqüência originalmente transmitida s ˆ( n) = Q{ y( n) }. 10
11 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 É imortante observar que o algoritmo Gradiente Estocástico adata F(z) objetivando minimizar a função de custo J, a qual mede: o erro quadrático instantâneo entre a seqüência de saída y (n) do equalizador e sˆ ( n) quando a chave está na osição DD ou o erro quadrático instantâneo entre y (n) e a seqüência de treino d(n) quando a chave está na osição LMS. 11
12 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 O algoritmo DD é caaz de acomanhar, de modo adatativo, lentas variações em C(z) sem a necessidade exlícita de se retransmitir novamente o sinal de treinamento. O equalizador LMS DD é um equalizador não-autodidata ou suervisionado orque tem acesso à seqüência de símbolos originais s (n) através da seqüência de treino d (n). Isto torna o rocesso de desconvolução suervisionado muito mais fácil do que o rocesso de desconvolução denominado autodidata, o qual não necessita deste sinal de referência. No entanto, esta facilidade imlica na resultante enalidade de reduzir a banda assante do sistema digital como um todo. 1
13 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 Funcionamento do Equalizador LMS DD A Figura 6.4 detalha um Equalizador LMS DD. A seqüência de amostras u(n) recebida do canal é seqüencialmente armazenada na fila (queue) de blocos 1 z ( z 1 : saída do bloco atrasada de uma amostra com relação à entrada). Figura 6.4: Diagrama do Equalizador LMS DD. Como um grande número de sistemas digitais utiliza modulação M-QAM e M-PSK, as amostras u (n) são, em geral, números comlexos. 13
14 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 Figura 6.4: Diagrama do Equalizador LMS DD. 1 O conjunto de saídas da fila de blocos define o vetor regressor do canal. O conjunto de coeficientes { W W,, W } somador Σ. 0 1 L 1 z [ r r ] T r 0 1 r L 1 = L, denominado, L define os ganhos dos caminhos que chegam ao Σ 1 O somador estabelece a soma das saídas dos blocos z onderadas elo conjunto de 1 L 1 coeficientes { W, W, L, W }, de forma que F( z) = W 0 + W1 z + L+ W L 1z. 0 1 L 1 A F(z) assim imlementada define um filtro FIR transversal e um equalizador com esta arquitetura é denominado equalizador transversal. 14
15 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 Figura 6.4: Diagrama do Equalizador LMS DD. A Figura 6.4 mostra o equalizador no instante n. Como o instante é definido, visando a comacidade das equações no desenvolvimento que segue, não exlicitaremos o indexador n ara as variáveis envolvidas a menos que n não seja inequivocamente definido elo contexto. A artir de sua inicialização, o vetor de esos W = [ W W W ] T 0 1 L L 1 é atualizado elo Gradiente Estocástico, visando minimizar a função de custo J. Observe que J mede o quadrado da norma Euclidiana entre a saída do equalizador e o símbolo da seqüência de treino (ou o símbolo na saída do quantizador Q se a chave estiver na osição DD ). 15
16 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 Seja o vetor reresentativo do n-ésimo regressor do canal (n) r, n = 0,1, L, definido or r ( n) = u( L 1 + n), = 0, 1, L, L 1 (6.) onde L é a dimensão do equalizador e u é a seqüência de amostras recebida do canal. ou A saída do equalizador é dada or que é identicamente equivalente à = Re y y = W = L 1 =0 T r W r L 1 L 1 y = =0 =0 [ Re{ W } Re{ r } Im{ W } Im{ r }] + j [ Re{ W } Im{ r } + Im{ W } Re{ r }] {} y + j Im{} y, j = 1 = (6.3) (6.4) (6.5) 16
17 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 A minimização da função de custo J é feita através de sucessivos ajustes do vetor W elo algoritmo Gradiente Estocástico, à medida que n é incrementado: W J = 1 E { d y } = limj( n) n { d( n) y( } 1 J( n ) = n) ( J( n) ), = 01,, L 1 (6.6) (6.7) ( n + 1) = W ( n) + η,l- (6.8) w onde W é o -ésimo eso do vetor de esos W, η w é o asso de adatação, η > J = R J+ j I J = J Re { W } Im{ W } + j J w 0 é o -ésimo comonente do vetor gradiente comlexo de J tomado com relação à variação do -ésimo comonente do vetor W. Substituindo (6.7) em (6.9), J = 1 d y Re + { W } Im{ W } d j y (6.9) (6.10), e 17
18 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 Mas de (6.5), d y = Re + Im = ( { d} Re{ y} ) + ( Im{ d} Im{ y} ) Re = (6.11) L 1 { d} [ Re{ W } Re{ r } Im{ W } Im{ r }] =0 L 1 { d} [ Re{ W } Im{ r } + Im{ W } Re{ r }] =0 + De (6.11), com referência à (6.10), d y Re { W } d y Im { W } = = [ Re{} d Re{} y ] [ Im{} d Im{} y ] [ Re{} d Re{} y ] [ Im{} d Im{} y ] Re Re Im Re Re Im Im Im {} d { W } {} d { W } {} d { W } {} d { W } Re Im + Im Re { r } + { r } { r } + { r } (6.1) (6.13) 18
19 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 Mas d é um valor constante indeendente do vetor W, ortanto todas as derivadas de d em (6.1) e (6.13) são nulas. Tendo este fato em mente e substituindo (6.1) e (6.13) em (6.10), temos [ Re{} d Re{ y} ] Re{ r} Im{} d Im{} y Im r [ Im{ d} Im{ y} ] Re{ r } + [ {} {}] { } Re d Re y Im r + (6.14) + J = j [ ] { } Substituindo (6.14) em (6.8), obtém-se a equação de atualização do vetor W ara a minimização da função de custo J através do Gradiente Estocástico: W ( n +1) = W + η w ( n) + ou, visto que e( n) = d( n) y(n), { } { } [ Re{ d( n) } Re{ y( n) }] Re r ( n) [ Im{ d( n) } Im{ y( n) }] Im r ( n) + + j { } [ Im{ d( n) } Im{ y( n) }] Re r ( n) [ Re{ d( n) } Re{ y( n) }] r ( n) + Im{ } Re{ e( n) } Re{ r ( n) } + Im{ e( n) } Re{ r ( n) } +1) = W ( ) n + w + j Im{ ( )} Im{ ( )} Re{ ( )} Im{ ( )} e n r n e n r n * ( Re{} e Re{ r } Im{ e} Im{ r }) + j( Im{ e} Re{ r } Re{ e} Im{ r }) = e r W ( n η mas daí, (6.16) ode ser re-escrita como W (6.15) (6.16) + (6.17) ( n) r * ( n) ( n + 1) = W ( n) + η e ou em forma vetorial, w ( n) r * ( n) (6.18) W ( n + 1) = W ( n) +η e (6.19) w 19
20 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 Etaa Sumário do Equalizador LMS DD 1 Inicializar o vetor L dimensional W : W = 0 + j0 onde j = 1 e L é o tamanho (dimensão) do equalizador. Inicializar o indexador de regressor do canal (ou indexador de instante/iteração): n = 0 3 Obter o vetor que define o n-ésimo regressor do canal r (n) : r ( n) = u( L 1 + n), = 0, 1, L, L 1 u onde é a seqüência de amostras recebida do canal. T 4 Obter a saída do equalizador no instante n: y( n) = W ( n) r( n) e n = d n y n 5 Calcular erro: ( ) ( ) ( ) 6 Atualizar o vetor de esos W : W ( n + 1) = W ( n) +η e( n) r * ( n) 7 Incrementar indexador: n=n+1 8 Comutação da chave LMS DD : Se o MSE dado ela média dos últimos L valores de e( n) é menor que: /16-QAM, / 64-QAM, / 56-QAM e / 104-QAM, então comuta a chave ara DD, caso contrário comuta a chave ara LMS (neste último caso o recetor deve sinalizar ao transmissor ara que este reinicie o envio da seqüência de treino). 9 Reetir as etaas 3 a 9 até que todas as amostras enviadas tenham sido rocessadas. w 0
21 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 Técnicas de Equalização Usuais Discussão Na grande maioria dos sistemas de comunicação digital de alta velocidade a função de transferência C (z) do canal de roagação C não é conhecida a riori. Além do canal não ser conhecido, a sua caracterização varia com o temo, devido à alterações nas condições ambientais do ercurso do canal ou devido ao movimento relativo entre transmissor e recetor. Portanto, é bastante desejável que o equalizador seja imlementado baseado em técnicas adatativas, de forma a oder acomanhar as variações de C (z) ao longo do temo. No entanto, o uso de uma seqüência de treinamento ara o equalizador constitui deserdício de banda assante, já que seqüências de treinamento não transortam informação útil. A necessidade imeriosa de sistemas de comunicação digital de alta velocidade não se coaduna com a não otimização da ocuação de banda. Mesmo ara comunicações onto a onto, em que a seqüência de treinamento necessitaria ser transmitida somente na fase inicial, não é raro alguma variação drástica no canal (ossivelmente equenas aeronaves na linha de visada entre antenas ou ássaros na região de camo róximo [Jasi] de uma das antenas ) obrigar a arada momentânea do sistema ara que seja efetuada a reinicialização do equalizador LMS DD elo algoritmo LMS. É imerativo, ortanto, a conceção de equalizadores que oerem com base no sinal recebido e com base em alguma característica estatística da fonte s (n), mas não necessariamente com base na seqüência de símbolos originais s(n) (imlícita na seqüência de treino d (n) ). 1
22 PUCRS FENG Engenharia da Comutação Redes de Comunicação Sem Fio 006/I Maria Cristina Felietto De Castro Caítulo 6 Tal classe de equalizadores é denominada autodidata. Um equalizador autodidata, ortanto, efetua a desconvolução autodidata do canal sem a necessidade de conhecer a seqüência s (n) originalmente transmitida, ao contrário dos algoritmos suervisionados LMS e LMS DD, que forçosamente recisam desta referência (dada ela seqüência de treino d (n) ) ara que a condição ZF seja alcançada. Os equalizadores autodidatas, ou não-suervisionados, são também conhecidos como equalizadores cegos (blind equalizers), ela maneira como buscam atingir a condição ZF.
Capítulo VI Interferência Intersimbólica e Equalização de Canal
aítulo VI Interferência Intersimbólica e Equalização de anal Um dos maiores (senão o maior!) obstáculos ara a confiabilidade de comunicações digitais é a interferência entre símbolos (ISI Inter-Symbol
Leia maisCapítulo III O Processo de Desconvolução de um Canal Dispersivo
or F... De astro e M..F. De astro a. III aítulo III O Processo de Desconvolução de um anal Disersivo Vimos no aítulo I que ao transmitir uma seqüência de símbolos s (nt ) através de um canal de transmissão
Leia maisEQUALIZAÇÃO CONCORRENTE COM ALOCAÇÃO DINÂMICA E INICIALIZAÇÃO AUTOMÁTICA DE COEFICIENTES
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO GRANDE DO SUL FACULDADE DE ENGENHARIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA EQUALIZAÇÃO CONCORRENTE COM ALOCAÇÃO DINÂMICA E INICIALIZAÇÃO AUTOMÁTICA DE
Leia maisFerramenta Computacional para o Estudo de Seqüências de Treinamento em Equalizadores LMS
Ferramenta Computacional para o Estudo de Seqüências de Treinamento em es LMS Luciano L. Mendes Departamento de Eletrônica e Eletrotécnica Instituto acional de Telecomunicações Santa Rita do Sapucaí, MG
Leia maisConceito de Comunicação Digital: Transmissão de informação em forma digital a partir de uma fonte geradora da informação até um ou mais destinatários.
Conceito de Comunicação Digital: Transmissão de informação em forma digital a partir de uma fonte geradora da informação até um ou mais destinatários. Figura 1: Diagrama de blocos simplificado, contendo
Leia maisCap. 6. Definição e métodos de resolução do problema de valores de fronteira
Ca. 6. Definição e métodos de resolução do roblema de valores de fronteira 1. Pressuostos 2. Formulação clássica do roblema de elasticidade linear 2.1 Condições no interior 2.2 Condições de fronteira 2.3
Leia mais5 Ferramentas de analise
5 Ferramentas de analise 5.. Função Janela ara a Transformada de Fourier Sabe-se que a transformada de Fourier de um sinal finito da margem a esúrios no domínio da freqüência, conecidos como vazamento
Leia maisAprendizagem de Dados Simbólicos e/ou Numéricos. Francisco Carvalho
Arendizagem de Dados Simbólicos e/ou Numéricos Francisco Carvalho Inut n objetos formando uma artição em m classes cada objeto é descrito or variáveis modais de semântica robabilística. Objetivo Descrever,
Leia maisCapítulo 7 - Wattímetros
Caítulo 7 - Wattímetros 7. Introdução Os wattímetros eletromecânicos ertencem à uma classe de instrumentos denominados instrumentos eletrodinâmicos. Os instrumentos eletrodinâmicos ossuem dois circuitos
Leia maisRedes Neurais e Sistemas Fuzzy
Conceitos básicos de redes neurais recorrentes Redes eurais e Sistemas Fuzzy Redes eurais Recorrentes A Rede de Hofield A suressão do ruído numa memória auto-associativa linear ode ser obtida colocando-se
Leia maisResumo. Filtragem Adaptativa. Filtros adaptativos. Tarefas desempenhadas pelos filtros
Resumo Filtragem Adaptativa Luís Caldas de Oliveira lco@istutlpt Instituto Superior Técnico Sistemas de filtragem adaptativa Conceitos de filtragem adaptativa Filtro de Wiener Algoritmo steepest descent
Leia mais1 O esquema de Alamouti: Diversidade na transmissão
1 O esquema de Alamouti: Diversidade na transmissão 1.1 O Caso de uma antena receptora A Figura?? mostra a representação em banda básica do esquema de Alamouti com diversidade na transmissão. O esquema
Leia maisSílvio A. Abrantes Faculdade de Engenharia Universidade do Porto, Portugal
Apontamentos de Processamento Adaptativo de Sinais Sílvio A. Abrantes Faculdade de Engenharia Universidade do Porto, Portugal Apontamentos de Processamento Adaptativo de Sinais 1. Introdução Introdução
Leia maisOutras Técnicas que Utilizam o Escore de Propensão
Técnicas Econométricas ara Avaliação de Imacto Outras Técnicas que Utilizam o Escore de Proensão Rafael Perez Ribas Centro Internacional de Pobreza Brasília, 28 de maio de 2008 Introdução O Escore de Proensão
Leia mais3 Propagação em ambientes abertos na faixa GHz
3 Proagação em ambientes abertos na faixa 10-66 GHz Na faixa de freqüências de oeração entre 10 e 66 GHz, a existência de visada direta é muito imortante ara viabilizar a comunicação de sistemas sem fio
Leia maisUNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE MESTRADO EM ENGENHARIA ELÉTRICA UM ALGORITMO AUTODIDATA CONCORRENTE PARA ADAPTAÇÃO DO DFE
UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE MESTRADO EM ENGENHARIA ELÉTRICA UM ALGORITMO AUTODIDATA CONCORRENTE PARA ADAPTAÇÃO DO DFE Rita Soares Orientadora: Profa. Dra. Maria D. Miranda Dissertação de Mestrado
Leia maisRememorando. Situação-problema 5. Teorema do Limite Central. Estatística II. Aula II
UNIVERSIDADE FEDERAL DE RONDÔNIA CAMPUS DE JI-PARAN PARANÁ DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA AMBIENTAL Rememorando Estatística II Aula II Profa. Renata G. Aguiar 1 Figura 7 Distribuição de uma amostra (n = 150).
Leia maisFundamentos de Telecomunicações 2004/05
Pretende contabilizar as notas dos testes? sim não Assinatura A resolução do exame é feita no enunciado que acaba de lhe ser distribuído. Não se esqueça de reencher todos os cabeçalhos com a sua identificação.
Leia mais6.1 Dimensionamento do indutor de acoplamento do conversor VSI
77 6 PROJETO DO CONVERSOR Seguem abaixo os dados e as oções do rojeto do conversor utilizado nesta dissertação. Nesta dissertação otou-se ela utilização de um conversor do tio VS nas simulações do comensador
Leia maisFig. 1 - Resposta em Malha Aberta
MODOS DE CONROLE Modo ou ação de controle é a forma através da qual o controlador age sobre o rocesso com o objetivo de manter a variável controlada no setoint. A ação de controle ara um rocesso deende
Leia maisTransmissão de impulsos em banda-base
Transmissão de impulsos em banda-base 4 Breves notas sobre igualização O algoritmo zero forcing O algoritmo LS Algoritmo Zero Forcing (ZF) Suponhamos que o canal de comunicação é conhecido e tem uma resposta
Leia maisEQUALIZAÇÃO ÓTIMA DE UM CANAL DE COMUNICAÇÃO DIGITAL USANDO EQUALIZADORES LINEARES
EQUALIZAÇÃO ÓTIMA DE UM CANAL DE COMUNICAÇÃO DIGITAL USANDO EQUALIZADORES LINEARES Karolina M. H. COUTINHO; Sacha do Prado A. de FARIAS; Francisco J. A. de AQUINO. IFCE Instituto Federal de Ciência, Educação
Leia maisAula 07 Propriedades da resposta ao impulso
Aula 07 Propriedades da resposta ao impulso Bibliografia OPPENHEIM, A.V.; WILLSKY, A. S. Sinais e Sistemas, a edição, Pearson, 00. ISBN 9788576055044. Páginas 6-69. HAYKIN, S. S.; VAN VEEN, B. Sinais e
Leia maisRedes Neurais. Redes Neurais Recorrentes A Rede de Hopfield. Prof. Paulo Martins Engel. Memória associativa recorrente
Redes eurais Redes eurais Recorrentes A Rede de Hofield Memória associativa recorrente A suressão do ruído numa memória auto-associativa ode ser obtida colocando-se uma função de limiar na saída de um
Leia mais1 Técnicas de Seleção de Antenas Transmissoras
1 Técnicas de Seleção de Antenas Transmissoras Como visto em aulas anteriores, para se atingir uma ordem de diversidade espacial maior é necessário o emprego de múltiplas antenas no transmissor e/ou no
Leia maisAA-220 AERODINÂMICA NÃO ESTACIONÁRIA
AA- AERODINÂMICA NÃO ESTACIONÁRIA Introdução e conceitos básicos da teoria Prof. Roberto GIL Email: gil@ita.br Ramal: 648 1 AERODINÂMICA NÃO ESTACIONÁRIA Objetivo: Partir das equações de Navier-Stokes
Leia maisUNIVERSIDADE DE COIMBRA - FACULDADE DE CIÊNCIAS E TECNOLOGIA DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ALGORITMO DO PONTO MÉDIO PARA
UNIVERSIDADE DE COIMBRA - FACULDADE DE CIÊNCIAS E TECNOLOGIA DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ALGORITMO DO PONTO MÉDIO PARA A RASTERIZAÇÃO DA ELIPSE OBJECTIVO: O resente trabalho tem or objectivo ilustrar o
Leia maisTE060 Princípios de Comunicação. Sistemas de Comunicação Digital Notes. Por quê Digital? Notes. Notes. Evelio M. G. Fernández. 5 de novembro de 2013
TE060 Princípios de Comunicação Modulação de Pulso 5 de novembro de 2013 Sistemas de Comunicação Digital Sistema digital no sentido de utilizar uma sequência de símbolos pertencentes a um conjunto finito
Leia mais4. O algoritmo LMS e variantes
Apontamentos de Processamento Adaptativo de Sinais 4. O algoritmo LMS e variantes Família de algoritmos do gradiente Na prática usam-se estimativas do gradiente, ˆ (n), em vez do verdadeiro gradiente (n),
Leia mais4 Cargas Dinâmicas 4.1 Introdução
4 Cargas Dinâmicas 4.1 Introdução Carregamentos dinâmicos, or definição, são carregamentos em que a magnitude, a direção e a osição odem variar ao longo do temo. Consequentemente, as resostas da estrutura,
Leia mais1 LIMITES FUNDAMENTAIS NA TEORIA DA INFORMAÇÃO
LIMITES FUNDAMENTAIS NA TEORIA DA INFORMAÇÃO O trabalho de Shannon sobre a teoria da informação, ublicado em 948, estabelece a base teórica ara que sistemas de comunicações seam eficientes e confiáveis.
Leia maisNoções de Testes de Hipóteses
Noções de Testes de Hióteses Outro tio de roblema da Inferência Estatística é o de testar se uma conjectura sobre determinada característica de uma ou mais oulações é, ou não, aoiada ela evidência obtida
Leia maisElementos de um Sistema de Telecomunicações Digital
Elementos de um Sistema de Telecomunicações Digital Conceito de Comunicação Digital: Transmissão de informação em forma digital a partir de uma fonte geradora da informação até um ou mais destinatários.
Leia maisRedes Neurais e Sistemas Fuzzy
Redes Neurais e Sistemas Fuzzy O ADALINE e o algoritmo LMS O ADALINE No contexto de classificação, o ADALINE [B. Widrow 1960] pode ser visto como um perceptron com algoritmo de treinamento baseado em minimização
Leia maisEQUALIZAÇÃO DE FASE BASEADA NA INCLINAÇÃO DE UMA RETA-MODELO OBTIDA A PARTIR DO ATRASO DE FASE DO FILTRO A SER EQUALIZADO
XV CONGRESSO BRASILEIRO DE AUTOMÁTICA CBA, - DE SETEMBRO DE, GRAMADO - RS UALIZAÇÃO DE FASE BASEADA NA INCLINAÇÃO DE UMA RETA-MODELO OBTIDA A PARTIR DO ATRASO DE FASE DO FILTRO A SER UALIZADO AURENCIO
Leia mais3 Esquema de pré-distorção
3 Esquema de pré-distorção O objetivo do presente trabalho, conforme foi exposto anteriormente, é a redução dos efeitos causados pelos produtos de intermodulação gerados pela não-linearidade. Para atingir
Leia maisTeoria da Informação
Charles Casimiro Cavalcante charles@gtel.ufc.br Grupo de Pesquisa em Telecomunicações Sem Fio GTEL Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Teleinformática Universidade Federal do Ceará UFC http://www.gtel.ufc.br/
Leia mais2 Modelo de Sinais. 2.2 Modelo de Comunicação
odelo de Sinais 1 Introdução No presente capítulo é apresentado o modelo de comunicação adotado O modelo matemático de sinais transmitidos por sistemas de transmissão em blocos e mais particularmente para
Leia mais1ª PROVA ICIN 1º/2015
ENE/FT/UnB Deartamento de Engenharia Elétrica Faculdade de Tecnologia Universidade de Brasília Prof. Adolfo Bauchsiess Laboratório de Automação e Robótica 63848 INTRODUÇÃO AO CONTROLE INTELIGENTE NUMÉRICO
Leia maisModelagem e Análise de Sistemas de Computação Aula 20
Modelagem e Análise de Sistemas de Computação Aula 20 Aula passada Lei dos grandes números Calculando integrais Gerando outras distribuições Método da transformada inversa Aula de hoje Simulando uma fila
Leia maisAnálise Comparativa de Quatro Estruturas de Equalização de Canal de Comunicação Digital
Análise Comparativa de Quatro Estruturas de Equalização de de Comunicação Digital Kaio Jonathas Alencar Gurgel 1, Francisco José Alves de Aquino 2 1 Graduando em Engenharia de Telecomunicações, Departamento
Leia maisHarmônicas - Propagação. Prof. Origa
Harmônicas - Proagação Prof. Origa Proagação das Distorções Harmônicas Solução no domínio do temo www.feis.unes.br/laqee Soluções no domínio do temo Equações diferenciais Integração numérica baseia-se
Leia maisSegunda aula de fenômenos de transporte para engenharia civil. Estática dos Fluidos capítulo 2 do livro do professor Franco Brunetti
Segunda aula de fenômenos de transorte ara engenharia civil Estática dos Fluidos caítulo 2 do livro do rofessor Franco Brunetti NESTA BIBLIOGRAFIA ESTUDAMOS FLUIDO ESTÁTICO E EM MOVIMENTO. BIBLIOGRAFIA
Leia mais2 Modelos de Sinais para Sistemas DS-CDMA
2 Modelos de Sinais para Sistemas DS-CDMA Dentre os modelos de sinais de sistemas de múltiplo acesso existem dois cenários de interesse que foram tratados em nosso trabalho: o enlace direto ou downlink,
Leia maisRedes Neurais Artificiais
Redes Neurais Artificiais Marcelo K. Albertini 24 de Julho de 2014 2/34 Conteúdo Perceptron Gradiente descendente Redes multicamadas Retropropagação de erros 3/34 Modelos conexionistas Humanos Tempo de
Leia maisFiltragem Adaptativa
Filtragem Adaptativa Luís Caldas de Oliveira lco@istutlpt Instituto Superior Técnico Filtragem Adaptativa p1/45 Resumo Sistemas de filtragem adaptativa Filtragem Adaptativa p2/45 Resumo Sistemas de filtragem
Leia maisAPOSTILA DE MÉTODOS QUANTITATIVOS
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ ASSESSORIA DE EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA INSTITUTO DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS ESPECIALIZAÇÃO EM GESTÃO EMPRESARIAL NA MODALIDADE SEMIPRESENCIAL APOSTILA DE MÉTODOS QUANTITATIVOS
Leia maisModelação, Identificação e Controlo Digital 2003/04 Segundo Exame
Lic. Em Engª Electrotécnica e de Computadores Modelação, Identificação e Controlo Digital 003/04 Segundo Exame 4 de Fevereiro de 004, 9 horas - sala E5 Quotação: P-4, P-4, P3-4, P4-3, P5-3, P6-. P Considere
Leia maisEletromagnetismo II. Preparo: Diego Oliveira. Aula 4. Dispersão Óptica em Meios Materiais
Eletromagnetismo II Prof. Dr. R.M.O Galvão - Semestre 05 Prearo: Diego Oliveira Aula 4 Disersão Ótica em Meios Materiais Em Eletromagnetismo I discutimos como um camo elétrico externo é alterado em um
Leia mais1.1 Breve Histórico OFDM
1 Introdução 1.1 Breve Histórico OFDM O OFDM, do inglês Orthogonal Frequency Division Multiplexing, que pode ser visto como uma evolução do FDM (Frequency Division Multiplexing), é uma técnica de transmissão
Leia maisSolução dos exercícios do capítulo 2, pp (a) Expansão isotérmica de um gás ideal. Trabalho: pdv = NRT 1
Solução dos exercícios do caítulo 2,. 31-32 Equações de um gás ideal = NRT U = NcT U = c R Exercício 1. (a) Exansão isotérmica de um gás ideal. Trabalho: W = 2 1 d = NRT 2 1 1 d = NRT ln 2 1 omo a energia
Leia maisAnálise e Processamento de Bio-Sinais. Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica. Sinais e Sistemas. Licenciatura em Engenharia Física
Análise e Processamento de Bio-Sinais Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica Licenciatura em Engenharia Física Faculdade de Ciências e Tecnologia Slide 1 Slide 1 Sobre Modelos para SLIT s Introdução
Leia maisAula # 8 Vibrações em Sistemas Contínuos Modelo de Segunda Ordem
UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO ESCOLA DE ENGENHARIA DE SÃO CARLOS DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA MECÂNICA Laboratório de Dinâmica SEM 504 DINÂMICA ESTRUTURAL Aula # 8 Vibrações em Sistemas Contínuos Modelo de Segunda
Leia mais1 3? Assinale esses pontos no gráfico.
Teste de Fotónica 4 de Junho de 7 Docente Resonsável: Prof arlos R Paiva Duração: hora 3 minutos Teste de 4 de Junho de 7 Ano Lectivo: 6 / 7 º TESTE onsidere um acolador linear de três núcleos idênticos,
Leia maisEXAME NACIONAL DO ENSINO SECUNDÁRIO
EXAME NACIONAL DO ENSINO SECUNDÁRIO. Ano de Escolaridade (Decreto-Lei n. 86/8, de de Agosto Programas novos e Decreto-Lei n. 74/004, de 6 de Março) Duração da rova: 50 minutos.ª FASE 007 VERSÃO PROVA ESCRITA
Leia maisInstalação de Equipamentos de Redes IER 12503
Instituto Federal de Santa Catarina Instalação de Equipamentos de Redes IER 12503 2014 2 Área de Telecomunicações REDES DE COMPUTADORES: Uma Abordagem Top-Down. Forouzan & Mosharraf slide 1 O material
Leia maisFundamentos da Informática e comunicação de dados
Fundamentos da informática e comunicação de dados Cursos de Tecnologias Aula 4 Modulação Prof. Oswaldo Flório Filho Profª. Alice Flora Madeira Ribeiro Conteúdo 1. Modulação... 3 2. Modulação AM... 4 3.
Leia maisUNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO SEMI-ÁRIDO DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS AMBIENTAIS FENÔMENOS DE TRANSPORTE MECÂNICA DOS FLUIDOS
Universidade Federal Rural do Semiárido UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO SEMIÁRIDO DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS AMBIENTAIS FENÔMENOS DE TRANSPORTE MECÂNICA DOS FLUIDOS EQUAÇÃO DA CONTINUIDADE EQUAÇÃO DE BERNOULLI
Leia maisRESOLUÇÃO - 1ª PROVA ICIN 2º/2012
Deartamento de Engenharia Elétrica Prof. Adolfo Bauchsiess Faculdade de Tecnologia Laboratório de Automação e Robótica Universidade de Brasília 63848 INTRODUÇÃO AO CONTROLE INTELIGENTE NUMÉRICO - 2 /22
Leia maisComunicação Digital Exercícios
Comunicação Digital Exercícios Problema 1 Eficiência Espectral Deseja-se implementar um sistema de transmissão digital com taxa de transmissão de 9600 bits por segundo em um canal com faixa disponível
Leia maisEstruturas de Betão Armado II 17 Pré-Esforço Perdas
struturas de Betão rmado II 17 ré-sforço erdas 1 Força Máxima de Tensionamento (Força de uxe) força alicada à armadura de ré-esforço, max (ou seja, a força na extremidade activa durante a alicação do ré-esforço),
Leia maisProcessamento de Sinal e Imagem Engenharia Electrotécnica e de Computadores
António M Gonçalves Pinheiro Departamento de Física Covilhã - Portugal pinheiro@ubipt d[n] v[n] x[n] Filtro Estimador d[n] d[n] - Sinal v[n] - Ruído x[n] - Sinal corrompido com ruído ˆd[n] - Sinal Estimado
Leia maisAcústica ambiental. Forma de onda; nivel logarítmico e espectro sonoro
Acústica ambiental Forma de onda; nivel logarítmico e esectro sonoro Acústica Ambiental - EAM 03 008 Forma de onda Valor médio da ressão sonora: médio n i1 N i 0 Valor médio absoluto da ressão sonora n
Leia maisEstática dos Fluidos. Prof. Dr. Marco Donisete de Campos
UFMT- UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO CUA - CAMPUS UNIVERSITÁRIO DO ARAGUAIA ICET - INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA BACHARELADO EM ENGENHARIA CIVIL Estática dos Fluidos Prof. Dr. Marco Donisete
Leia maisUNIVERSIDADE DO ESTADO DE MATO GROSSO - UNEMAT. Faculdade de Ciências Exatas e Tecnológicas FACET / Sinop Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica
REDES NEURAIS ARTIFICIAIS REDE ADALINE e REGRA DELTA Prof. Dr. André A. P. Biscaro 2º Semestre de 2017 Aspectos históricos O ADALINE foi idealizado por Widrow & Hoff em 1960. Sua principal aplicação estava
Leia maisMATEMÁTICA Professores: Adriano, Andrey, Aurélio e Rodrigo Comentário Geral Prova bem abrangente como todos os anos, mas com dois detalhes que
MTEMÁTIC rofessores: driano, ndrey, urélio e Rodrigo Comentário Geral rova bem abrangente como todos os anos, mas com dois detalhes que chamaram a atenção. rimeiro a ausência de uma questão de trigonometria
Leia maisProcessamento de dados sísmicos, reflexão multi canal Prospecção Sísmica Aula06/1 NN
2014 Prospecção Sísmica Aula06/1 NN 2014 Prospecção Sísmica Aula06/2 NN Transformadas Fourier no tempo Fourier no espaço Fourier no espaço e tempo Laplace no tempo Radon tau-p no espaço e tempo 2014 Prospecção
Leia maisRoteiro-Relatório da Experiência N o 7
. COMPOETES DA EQUIPE: UIVERSIDADE DO ESTADO DE SATA CATARIA - UDESC Roteiro-Relatório da Exeriência o 7 O TRASFORMADOR ALUOS OTA 3 4 Prof.: Celso José Faria de Araújo 5 Data: / / : hs. OBJETIVOS:.. Verificar
Leia maisout II - Algoritmo Back-Propagation II - Algoritmo BackPropagation II - Algoritmo Back-Propagation Modelo de Rede Neural com Multiplas Camadas
Modelo de Rede Neural com Multilas Camadas SCE 5809 REDES NEURAIS REDE NEURAL DO TIPO MULTI- CAMADAS Profa Inut First Hidden Second Roseli Hidden Romero Outut II - Algoritmo Bac-Proagation Out(x) = g(
Leia maisCadeias de Markov. 1. Introdução. Modelagem e Simulação - Cadeias de Markov
Cadeias de Markov. Introdução Nestas notas de aula serão tratados modelos de robabilidade ara rocessos que evoluem no temo de maneira robabilística. Tais rocessos são denominados rocessos Estocásticos...
Leia mais4 Estratégias de agrupamento e desempenho dos receptores
4 Estratégias de agrupamento e desempenho dos receptores O capítulo anterior apresentou exemplos de resultados de desempenho do receptor ótimo por grupos, para N = 6 símbolos. Nestes exemplos os agrupamentos
Leia maisTE-060 PRINCÍPIOS DE COMUNICAÇÃO Prof. Evelio M. G. Fernández LISTA DE EXERCÍCIOS N 3
f(x) 3 1 1.- O sinal xt πt πt 1 cos 1 sin 1 TE-6 PRINCÍPIOS DE COMUNICAÇÃO Prof. Evelio M. G. Fernández LISTA DE EXERCÍCIOS N 3 3 Volts, é amostrado e processado por um quantizador uniforme de 7 its, funcionando
Leia maisII-6 Análise de Ruído e Capacidade de Canal
II-6 Análise de Ruído e Capacidade de Canal Comunicações ISEL - ADEETC - Comunicações 1 Sumário 1. Causa dos erros na transmissão Modelo AWGN (canal físico) Modelo BSC (canal discreto) Efeito do ruído
Leia maisA codificação primária é a representação digital de um canal de voz, sem a inclusão de bits de sincronismo e de verificação de paridade.
A codificação primária é a representação digital de um canal de voz, sem a inclusão de bits de sincronismo e de verificação de paridade. 50 8.1. Formas de representação digital do sinal de voz Há várias
Leia mais3. ANÁLISE DE DADOS EXPERIMENTAIS
3. AÁLISE DE DADOS EXPEIMETAIS 3. Introdução. Todo dado eerimental deve ser analisado através de algum tio de rocedimento. Um bom eerimentalista deve fazer todo o esforço ossível ara eliminar todos os
Leia maisAula 22. Conversão Sigma-Delta (continuação)
Aula 22 Conversão Sigma-Delta (continuação) A estrutura mostrada na figura A.22.1 é chamado modulador Sigma-Delta (Σ- ). Esta estrutura, além de ser mais simples, pode ser considerada como uma versão suavizada
Leia maisO processo de filtragem de sinais pode ser realizado digitalmente, na forma esquematizada pelo diagrama apresentado a seguir:
Sistemas e Sinais O processo de filtragem de sinais pode ser realizado digitalmente, na forma esquematizada pelo diagrama apresentado a seguir: 1 Sistemas e Sinais O bloco conversor A/D converte o sinal
Leia maisUniversidade de Pernambuco Escola Politécnica de Pernambuco
Universidade de Pernambuco Escola Politécnica de Pernambuco TV Analógica e Digital Codificação de Fonte Prof. Márcio Lima E-mail:marcio.lima@poli.br 12.06.2014 Introdução A principal função de um sistema
Leia maisII-6 Análise de ruído e capacidade de canal
II-6 Análise de ruído e capacidade de canal Comunicações ISEL - ADEETC - Comunicações 1 Sumário 1. Causa dos erros na transmissão Modelo AWGN e ISI Modelo BSC Efeito do ruído Relação sinal/ruído 2. Curvas
Leia maisColégio Politécnico da UFSM DPADP0024 : Processamento Digital de Imagens (Prof. Dr. Elódio Sebem)
Para melhor aroveitamento das informações roduzidas or diferentes sensores, alguns métodos de rocessamento de imagens têm sido roostos. Estes métodos combinam imagens de diferentes características esectrais
Leia maisFormatação de fonte. DM ( Delta Modulation ) ADM DPCM ADPCM
Formatação de fonte 3 DM ( Delta Modulation ) ADM DPCM ADPCM Modulação Delta (DM) Ilustração da modulação DM Um sistema DM 1/T s m[n] e[n] - Quantizador de 1 bit m q [n-1] z -1 m q [n] e q [n] = ±1 Codificador
Leia maisMODULAÇÃO DIGITAL. Instituto Federal de Santa Catarina Curso Técnico Integrado em Telecomunicações PRT- Princípios de Telecomunicações
Instituto Federal de Santa Catarina Curso Técnico Integrado em Telecomunicações PRT- Princípios de Telecomunicações MODULAÇÃO DIGITAL Prof. Deise Monquelate Arndt Fontes: Princípios de Sistemas de Telecomunicações,
Leia maisEstimação de Canal Digital Video Broadcast
59 4 Estimação de Canal As técnicas de modulação -PSK, utilizada nesta dissertação para mapear sub-símbolos s(n), podem ser classificadas em duas categorias: diferencial e coerente Utilizando o método
Leia maisPor outras palavras, iremos desenvolver a operação inversa da derivação conhecida por primitivação.
RIMITIVS Definições No caítulo anterior, centramos a nossa atenção no seguinte roblema: dada uma função, determinar a sua função derivada Neste caítulo, vamos considerar o roblema inverso, ou seja, determinar
Leia maisCadeias de Markov. Andrei Andreyevich Markov (*1856, Ryazan, Russia; 1922, São Petersburgo, Russia).
Cadeias de Markov Andrei Andreyevich Markov (*856, Ryazan, Russia; 9, São etersburgo, Russia). Acreditar é mais fácil do que ensar. Daí existirem muito mais crentes do que ensadores. - Bruce Calvert .
Leia maisApresentação... 1 Introdução... 1
Apresentação O objetivo principal deste texto é servir como material básico para uma disciplina introdutória sobre sistemas de comunicações em um curso de Engenharia Elétrica. Ele tem abrangência limitada,
Leia maisExames Nacionais. Prova Escrita de Matemática A 2009 VERSÃO Ano de Escolaridade Prova 635/1.ª Fase. Grupo I
Exames Nacionais EXAME NACIONAL DO ENSINO SECUNDÁRIO Decreto-Lei n. 7/00, de 6 de Março Prova Escrita de Matemática A. Ano de Escolaridade Prova 6/.ª Fase Duração da Prova: 0 minutos. Tolerância: 0 minutos
Leia maisTransmissão de impulsos em banda-base
ransmissão de impulsos em banda-base ransmissão de impulsos através de um canal com ruído aditivo.3 O filtro adaptado e o correlacionador ransmissão de sinais em canais banda-base Introdução Consideremos
Leia maisUniversidade Federal do Rio Grande do Sul Escola de Engenharia Departamento de Engenharia Elétrica ENG04037 Sistemas de Controle Digitais
Universidade Federal do Rio Grande do Sul Escola de Engenharia Departamento de Engenharia Elétrica ENG04037 Sistemas de Controle Digitais 1 Introdução Identificação via Mínimos Quadrados Prof. Walter Fetter
Leia mais1 O canal de comunicação radiomóvel
1 O canal de comunicação radiomóvel O projeto de sistemas de comunicações sem fio confiáveis e de alta taxa de transmissão continua sendo um grande desafio em função das próprias características do canal
Leia maisCapítulo 4: Equação da energia para um escoamento em regime permanente
Caítulo 4: Equação da energia ara um escoamento em regime ermanente 4.. Introdução Eocando o conceito de escoamento incomressíel e em regime ermanente ara a instalação (ide figura), odemos afirmar que
Leia maisComunicações Digitais Prof. André Noll Barreto Prova /2 (28/11/2013)
Prova 3 013/ (8/11/013) Aluno: Matrícula: Instruções A prova consiste de três questões discursivas A prova terá a duração de h00 A prova pode ser feita a lápis ou caneta Não é permitida consulta a notas
Leia maisAULA 8: TERMODINÂMICA DE SISTEMAS GASOSOS
LCE-00 Física do Ambiente Agrícola AULA 8: TERMODINÂMICA DE SISTEMAS GASOSOS Neste caítulo será dada uma introdução ao estudo termodinâmico de sistemas gasosos, visando alicação de seus conceitos aos gases
Leia maisAlgoritmos de Aprendizado. Formas de Aprendizado. Aprendizado Batch x Incremental. Aprendizado Batch x Incremental
Algoritmos de Aprendizado Regra de Hebb Perceptron Delta Rule (Least Mean Square Back Propagation Formas de Aprendizado Existe dois métodos básicos de aplicação do algoritmo Back Propagation: Aprendizado
Leia mais6. Predição Linear e Controlo de Variância Mínima
1 6. Predição Linear e Controlo de Variância Mínima Objectivo: Projectar controladores discretos lineares para sistemas com perturbações estocásticas. Preparação para o Controlo Adaptativo. Referência:
Leia mais2 Modelagem da casca cilíndrica
odelagem da casca cilíndrica As cascas cilíndricas odem ser definidas como um coro cuja distância de qualquer onto interno deste coro a uma suerfície de referência (usualmente a suerfície média da casca)
Leia maisModelos Contínuos. nuos
1 Modelos Contínuos nuos Modelos Mecanísticos Linearização Modelos de Esaço de Estados Funções de transferência Conversão de modelos Resosta em cadeia aberta 2 1 O que é um Modelo Matemático? tico? Conjunto
Leia maisFILTRAGEM ADAPTATIVA DE SINAIS. Adaptive Filtering of Signals
Jan-Mar 2010 Intellectus FILTRAGEM ADAPTATIVA DE SINAIS Adaptive Filtering of Signals Mário ULIANI NETO Faculdade de Jaguariúna Faculdade Politécnica de Campinas Fundação CPqD Leandro de Campos Teixeira
Leia maisExperiência 5 - Oscilações harmônicas forçadas
Roteiro de ísica Exerimental II 1 1. OBJETIVO Exeriência 5 - Oscilações harmônicas forçadas O objetivo desta aula é discutir e realizar exerimentos envolvendo um conjunto massa-mola sob ação de uma força
Leia mais