Filtros adaptativos fuzzies, com aplicação à equalização de canais não lineares

Dois filtros adaptativos fuzzies são desenvolvidos: um utiliza um algoritmo de adaptação de mínimos quadrados recursivos (RLS) e o outro utiliza um algoritmo de adaptação de mínimos quadrados (LMS). O filtro adaptativo fuzzy RLS é construído através dos seguintes quatro passos: (1) definir conjuntos fuzzy no espaço de entrada do filtro Rn cujas funções de pertencimento cobrem U; (2) construir um conjunto de regras fuzzy SE-ENTÃO que vêm de especialistas humanos ou são determinadas durante o procedimento de adaptação correspondendo pares de dados de entrada e saída; (3) construir um filtro baseado no conjunto de regras; e (4) atualizar os parâmetros livres do filtro usando o algoritmo RLS. O procedimento de design para o filtro adaptativo fuzzy LMS é semelhante. A vantagem mais importante dos filtros adaptativos fuzzies é que informações linguísticas (na forma de regras fuzzy SE-ENTÃO) e informações numéricas (na forma de pares de entrada e saída) podem ser combinadas nos filtros de maneira uniforme. Os filtros são aplicados a problemas de equalização de canais de comunicação não lineares.