Tese

Aplicações de reservoir computing em processamento de sinais (2023)

• Authors:
  • Duarte, Andre Lucas de Oliveira
  • Eisencraft, Marcio (Orientador)
• Autor USP: DUARTE, ANDRE LUCAS DE OLIVEIRA - EP
• Unidade: EP
• Sigla do Departamento: PEA
• Subjects: REDES NEURAIS; CAOS (SISTEMAS DINÂMICOS); PROCESSAMENTO DIGITAL DE SINAIS
• Language: Português
• Abstract: Neste trabalho, investiga-se o desempenho do reservoir computing, por meio das echo state networks (ESNs), em problemas de processamento de sinais. Após uma breve revisão da literatura, exploram-se três aplicações. Inicia-se com o uso de uma ESN para mitigação de ruído branco sobre um sinal caótico. Apesar de simples, o problema de denoising é de interesse fundamental e surge nas mais diversas áreas de processamento de sinais. Em seguida, integra-se uma ESN como o receptor de um sistema de comunicação baseado em caos sujeito a condições não ideais. Estudam-se isoladamente os efeitos introduzidos por ruído branco e filtragem do canal antes de investigar ambos simultaneamente. Por fim, submete-se uma ESN ao problema de predição de sinais musicais. Isto é, dado uma nota, estimar qual seria a seguinte numa peça musical. Dessa forma, tangencia-se a questão de se uma rede neural é capaz de emular a criatividade humana. Nos dois primeiros estudos, emprega-se o mapa tenda inclinada para geração dos sinais caóticos por este possuir um único parâmetro que influencia diretamente em suas características espectrais de forma bem conhecida. O método de filtragem linear de Wiener é usado para comparação com os desempenhos obtidos por meio do uso de ESNs. No último problema abordado, empregam-se sinais contendo informações musicais oriundas de obras clássicas, salvas em arquivos no formato musical instrument digital interface (MIDI). Os resultados das simulações indicam que a escolha do mapa e de seus parâmetros, do tipo de codificação no caso da segunda aplicação, bem como dos parâmetros da ESN influenciam diretamente os desempenhos obtidos. Sobretudo, constata-se que o uso de ESN nas duas primeiras aplicações estudadas fornece desempenhos superiores aqueles obtidos usando-se o filtro de Wiener, o método de filtragem linear ótimo.
• Imprenta:
  • Publisher place: São Paulo
  • Date published: 2023
• Data da defesa: 14.07.2023


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How to cite

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• ABNT

  DUARTE, Andre Lucas de Oliveira. Aplicações de reservoir computing em processamento de sinais. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-28092023-080550/. Acesso em: 29 maio 2024.

• APA

  Duarte, A. L. de O. (2023). Aplicações de reservoir computing em processamento de sinais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-28092023-080550/

• NLM

  Duarte AL de O. Aplicações de reservoir computing em processamento de sinais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-28092023-080550/

• Vancouver

  Duarte AL de O. Aplicações de reservoir computing em processamento de sinais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-28092023-080550/

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