Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33811| Título: | Rede neural aplicada em técnica de sincronismo de símbolo em transmissões digitais |
| Título(s) alternativo(s): | Neural network applied in synchronism technique symbol in digital transmissions |
| Autor(es): | Kobassigawa, Brendha Tiemi |
| Orientador(es): | Santelo, Thiago Naufal |
| Palavras-chave: | Sistemas de transmissão de dados Inteligência artificial Sistemas de telecomunicação Data transmission systems Artificial intelligence Telecommunication systems |
| Data do documento: | 13-Nov-2023 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Medianeira |
| Citação: | KOBASSIGAWA, Brendha Tiemi. Rede neural aplicada em técnica de sincronismo de símbolo em transmissões digitais. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2023. |
| Resumo: | Em função do crescimento e avanço das tecnologias relacionadas à comunicação digital, há a necessidade na busca da precisão e excelência em todos os blocos que envolvem os sistemas atuais. Devido a isso, é indispensável a aplicação de um método que corrija falta de sincronismo do símbolo em transmissões digitais, que ocorrem por causa da variação de temperatura de alguns blocos do sistema. O presente estudo visa a substituição do interpolador clássico proposto por Gardner, no bloco responsável pela recuperação do sincronismo de símbolo, por meio da aplicação de técnica envolvendo a implementação de uma rede neural artificial, especificamente a rede neural de base radial. Em síntese, o estudo busca a comparação de um outro método com o clássico já aplicado nos sistemas atuais. Utilizando dados reais com diferentes níveis de ruído e distorção, os resultados demonstraram convergência significativa, especialmente para desvios de 1080 ppm. No entanto, para desvios menores, melhorias no treinamento das redes são necessárias. Este estudo ressalta o potencial das redes neurais na área de transmissão de dados e sugere a busca por estratégias de aprimoramento, visando a aplicação prática em redes empresariais e sistemas de telecomunicações. Este trabalho oferece uma perspectiva inovadora para melhorar a integridade das transmissões de dados de alta velocidade. |
| Abstract: | Due to the growth and advancement of technologies related to digital communication, there is a need to pursue precision and excellence in all components of current systems. As a result, the application of a method to correct symbol synchronization issues in digital transmissions, which occur due to temperature variations in some system components, is imperative. This study aims to replace the classic interpolator proposed by Gardner in the block responsible for symbol synchronization recovery by implementing an artificial neural network, specifically the radial basis neural network. In summary, the study seeks to compare an alternative method with the classic one already applied in current systems. Using real data with various levels of noise and distortion, the results demonstrated significant convergence, especially for deviations of 1080 ppm. However, for smaller deviations, improvements in network training are required. This study highlights the potential of neural networks in the field of data transmission and suggests the exploration of enhancement strategies for practical applications in enterprise networks and telecommunications systems. This work offers an innovative perspective for enhancing the integrity of high-speed data transmissions. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33811 |
| Aparece nas coleções: | MD - Engenharia Elétrica |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| redeneuralsincronismotransmissoes.pdf | 2,52 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons
