http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/31542| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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| 2017_JoséEdilGuimarãesdeMedeiros.pdf | 3,94 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
| Título : | Unscented transform framework for quantization modeling in data conversion systems |
| Autor : | Medeiros, José Edil Guimarães de |
| Orientador(es):: | Haddad, Sandro Augusto Pavlik |
| Assunto:: | Quantização Conversão de dado Método de Monte Carlo |
| Fecha de publicación : | 2-abr-2018 |
| Data de defesa:: | 10-nov-2017 |
| Citación : | MEDEIROS, José Edil Guimarães de. Unscented transform framework for quantization modeling in data conversion systems. 2017. vii, 108 f., il. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas Eletrônicos e Automação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017. |
| Resumen : | Esta tese apresenta uma abordagem para o projeto de quantizadores para sinais específicos baseada na Transformada da Incerteza — Unscented Transform (UT) — visando o projeto de conversores de dados. É apresentada uma definição formal da UT em termos da quadratura interpolatória, é demonstrada que a quadratura Gaussiana representa a escolha ótima para maximizar a ordem da transformada e é apresentado um algoritmo para o cálculo eficiente da UT. A UT é apresentada como uma alternativa a métodos de Monte Carlo e é introduzida a Transformada da Incerteza Extendida no contexto do problema de estimação de funções de probabilidade. É apresentado um método para abstrair sinais definidos no tempo em funções de probabilidade e como utilizar a UT para o projeto de quantizadores para sinais específicos. |
| Abstract: | This thesis presents a framework for the design of signal specific quantizers based on the Unscented Transform — UT — for the design of data converters. We formally define the UT in terms of the interpolatory quadrature and we choose the Gaussian quadrature as the optimal scheme for maximizing the order of the transformation. We present an efficient method for computing the UT. The UT is presented as an alternative to Monte Carlo methods in which we introduce an Extended UT for the probability function estimation problem. We show how to abstract a time signal into a probability function and use the UT to design signal specific quantizers. |
| metadata.dc.description.unidade: | Faculdade de Tecnologia (FT) Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE) |
| Descripción : | Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017. |
| metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas Eletrônicos e de Automação |
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| Aparece en las colecciones: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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