Aplicações de reservoir computing em processamento de sinais.
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....
| Author: | |
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| Format: | master thesis |
| Status: | Published version |
| Publication Date: | 2023 |
| Country: | Brasil |
| Institution: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repository: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Language: | Portuguese |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-28092023-080550 |
| Online Access: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-28092023-080550/ |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | Caos (Sistemas dinâmicos) Chaos Chaos-based communication systems Dynamical systems Echo state networks Machine learning Music Processamento digital de sinais Recurrent neural networks Redes neurais Signal processing |
| Summary: | 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. |
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