Equalização de canais baseada em Árvores de Decisão [recurso eletrônico]
David Felice Falivene Baptista
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP B229e
[Channel equalization based on Decision Trees]
Campinas, SP : [s.n.], 2019.
1 recurso online (78 p.) : il., digital, arquivo PDF.
Orientadores: Romis Ribeiro de Faissol Attux, Rafael Ferrari
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Resumo: Este trabalho analisa a aplicação de Árvores de Decisão para o problema de equalização supervisionada de canais de comunicação, com especial interesse para o caso de canais com resposta temporal mais longa. O interesse na aplicação desse método se deve ao seu caráter não-linear e sua...
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Resumo: Este trabalho analisa a aplicação de Árvores de Decisão para o problema de equalização supervisionada de canais de comunicação, com especial interesse para o caso de canais com resposta temporal mais longa. O interesse na aplicação desse método se deve ao seu caráter não-linear e sua relativa simplicidade do ponto de vista computacional. As árvores são testadas com diferentes modelos de canais que trazem diferentes níveis de complexidade para a tarefa de classificação que ela realiza, e comparadas com o equalizador Bayesiano e o equalizador linear de Wiener. Os resultados são encorajadores, uma vez que mostram que o equalizador baseado em Árvores de Decisão alcança, em muitos casos, desempenho similar ao do equalizador Bayesiano, porém com uma menor complexidade computacional
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Abstract: This work analyzes the application of decision trees to the problem of supervised communication channel equalization, expecially for the channels with longer-term responses. Decision trees are interesting structures because they are nonlinear and relatively simple from a computational...
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Abstract: This work analyzes the application of decision trees to the problem of supervised communication channel equalization, expecially for the channels with longer-term responses. Decision trees are interesting structures because they are nonlinear and relatively simple from a computational standpoint. They are tested for channel models that give rise to classification tasks of different complexity and compared to the Bayesian equalizer and the Wiener linear equalizer. The results are quite encouraging, as they show that the tree-based equalizer reaches, in many cases, a performance similar to that of the Bayesian filter at a lower computational cost
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Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
Attux, Romis Ribeiro de Faissol, 1978-
Orientador
Ferrari, Rafael, 1977-
Coorientador
Fantinato, Denis Gustavo, 1985-
Avaliador
Duarte, Leonardo Tomazeli, 1982-
Avaliador
Equalização de canais baseada em Árvores de Decisão [recurso eletrônico]
David Felice Falivene Baptista
Equalização de canais baseada em Árvores de Decisão [recurso eletrônico]
David Felice Falivene Baptista