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  4. Centro de Energias Alternativas e Renováveis (CEAR) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/28171
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorAraujo, Hugo Bruno Santos-
dc.date.accessioned2023-08-31T11:42:39Z-
dc.date.available2023-01-12-
dc.date.available2023-08-31T11:42:39Z-
dc.date.issued2022-09-29-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/28171-
dc.description.abstractThe conventionalapproachtosamplinganalogsignalstodigitalfollowstheNyquistThe- orem,inwhichthesamplingrate,calledNyquistrate,mustbeatleasttwotimesbigger than themaximumfrequencyoftheanalogsignal.Inpracticalterms,generally,analogto digital converters’(ADC)samplingratesaremuchhighertooptimizesignalreconstruc- tion, however,theyincreasetheneedformemoryandprocessingpower,systemscosts, and alsoincreaseenergyconsumption.CompressiveSensing(CS)isatechniquethattakes advantage ofsignalsparsityinagivendomain,thatis,thenumberofnon-zerovaluesof a signal,andcapturesonlytheregionsthatconcentrateinformation,withsamplingrates lowerthanwhattheNyquistTheoremsays.AdevicethatimplementstheCSmodelis the Analog-to-InformationConverter(AIC),whichobtainsanoutputthatisadigitized and compressedversionoftheinput.Themainobjectiveistoanalyzetheperformanceof reconstruction algorithms-BasisPursuit(BP),OrthogonalMathingPursuit(OMP)and CompressiveSamplingMatchingPursuit(CoSaMP)-foranadaptedAICconfiguration based onRandomModulatorPre-Integration(RMPI).SimulationsweredoneonProteus and SimulinktovalidatetheAICconfigurationused,andsingle-toneandduo-tonessig- nals werereconstructedwithfrequencycomponentssimlartotheoriginalsignals.Mean squarederror(MSE)wascalculatedforthethreereconstructionmethodstodetermine which onehadbetterperformance.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Fernando Augusto Alves Vieira (fernandovieira@biblioteca.ufpb.br) on 2023-08-31T11:42:39Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) HugoBrunoSantosAraujo_Dissert.pdf: 2574176 bytes, checksum: 71560bae6536c0a342cc9c895baad335 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2023-08-31T11:42:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) HugoBrunoSantosAraujo_Dissert.pdf: 2574176 bytes, checksum: 71560bae6536c0a342cc9c895baad335 (MD5) Previous issue date: 2022-09-29en
dc.description.sponsorshipNenhumapt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectEngenharia elétricapt_BR
dc.subjectAmostragem compressivapt_BR
dc.subjectConversor analógico para informaçãopt_BR
dc.subjectSinais esparsospt_BR
dc.subjectAlgoritmos de reconstruçãopt_BR
dc.subjectElectrical engineeringpt_BR
dc.subjectCompressed Sensingpt_BR
dc.subjectAnalog-to-information Converterpt_BR
dc.subjectSparse signalspt_BR
dc.subjectRe-construction algorithmspt_BR
dc.titleAnálise de performance de algoritmos de reconstrução para um conversor analógico para informaçãopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Souza, Cleonilson Protásio de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5635983022553950pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7188599383029440pt_BR
dc.description.resumoA abordagem convencional para amostragem de sinais analógicos para digital segue o Teorema de Nyquist, em que a taxa de amostragem, chamada de Taxa de Nyquist, deve ser pelo menos duas vezes o valor da frequência máxima dos inalanalógico. Em termos práticos, no geral, as taxas de amostragem de conversores analógicos digitais (ADC) são bem superiores à taxa de Nyquist afim de otimizar a recuperação do sinal, porém aumenta-se também a necessidade de memória e de poder de processamento, os custos dos sistemas como um todo e um maior consumo de energia. A Amostragem Compressiva (AC) é uma técnica que explora a esparsidade de um sinal em um determinado domínio, i.e., a informação do sinal se concentra em poucos coeficientes, e a maior parte de seus coeficientes é igual ou próxima de zero. O Conversor Analógico para Informação (AIC) é o dispositivo que implementa o conceito de amostragem compressiva, em que, ao passo que realiza a amostragem do sinal analógico de entrada, um processo de compressão é realizado e, assim, obtém-se como saída uma versão digitalizada e comprimida do sinal de entrada que será transmitido e reconstruído no receptor. Diante do exposto, este trabalho tem como objetivo a análise de performance dos algoritmos de reconstrução Busca de Base (BP), Busca por Correspondência Ortogonal (OMP) e Amostragem Compressiva com Busca por Correspondência (CoSaMP) para uma configuração adaptada de AIC baseada no Pré-Integrador de Modulação Aleatória(RMPI). Simulações foram feitas no Proteus e no Simulink para validação da configuração do AIC, e sinais de um tom e de dois tons foram reconstruídos com componentes de frequência aproximados dos sinais originais. O desempenho dos três métodos de reconstrução foi avaliado com a métrica do erro quadrático médio (MSE).pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEngenharia Elétricapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
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