Projeto de banco de filtros para estruturas adaptativas em subbandas

Abstract

Em filtragem adaptativa, freqüentemente são propostas novas estruturas e novos algoritmos que visam a acelerar a convergência e/ou dimimuir a complexidade computacional, principalmente em aplicações que requerem o uso de um número elevado de coeficientes adaptativos. Neste sentido estruturas de filtragem adaptativa em subbandas vêm ganhando destaque pela possibilidade de se fazer a filtragem e a adaptação em uma taxa de amostragem mais baixa do que a do sinal de entrada. Recentemente, novas estruturas adaptativas em subbandas capazes de modelar exatamente qualquer sistema de resposta ao impulso finita foram propostas. Neste trabalho, as propriedades de duas destas estruturas são investigadas: na primeira, composta de um banco de análise e de filtros esparsos, não há modificação da taxa de amostragem dos sinais, enquanto que na segunda, os sinais de saída do banco de análise são criticamente sub-amostrados. Procedimentos de otimização são propostos com o objetivo de selecionar os coeficientes dos bancos de filtros que resultem em uma redu cão do erro quadrático médio (MSE) e/ou na acelera cão da taxa de convergência dos algoritmos adaptativos.In adaptive filtering, new structures and algorithms are frequently proposed with the objective of increasing the convergence speed and/or reducing the computational complexity of the conventional algorithms, mainly for applications which require a large number of adaptive coefficients. In such applications, adaptive subband structures are especially atractive since the adaptation and filtering are performed at a reduced sampling rate. Recently, new adaptive subband structures were proposed, which are able of modeling exactly any finite impulse response system. In this work the performance properties of two of these structures are investigated: in the first one, composed of an analysis filter bank and sparse subfilters, there is no sampling rate alteration, while in the second one, the ouput signals of the analysis filter bank are maximally decimated. Optimization procedures are proposed to select the filter bank coefficients of such structures, which result in a reduction of the mean-square error (MSE) and/or in an improvement of the convergence behavior of the adaptation algorithms.