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Filtros Adaptativos (Indicadores Qualitativos de Operação (Velocidade de…
Filtros Adaptativos 
Filtros IIR
[Polos] - Estabilidade não garantida, pois os polos e zeros são mutáveis.
[Impulso] - Duração infinita, com possibilidade de instabilizar sistemas.
Filtros FIR
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[Polos] - Sempre na origem do circulo de raio unitário, garantindo a estabilidade.
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Estrutura de Algoritmo
[Característica] - A função objetivo sempre deve gerar uma saída em uma dimensão, ou seja, ela mapeia o espaço R^n em R. Isso se relaciona com as características do filtro de: ordenação, otimização e priorização de pontos de operação.
[Requisitos] - A função deve ser não-negativa, o que significa que F[x(k),d(k),y(k)] deve ser maior ou igual a 0 para todo y(k). Além disso, a sua otimização deve produzir resultado nulo: F[x(k),d(k),y(k)]=0.
Recursos
Matriz Hessiana
[Característica] - É uma estruturação de todas as derivadas parciais de ordem 2 que associam de todas as formas possíveis duplas de variáveis de uma função vetorial.
[Aplicação] - Os pontos de operação onde todas essas derivadas possuírem valor igual a zero são pontos críticos dessas funções. Se aproxima-se esta função a um modelo de polinômios com ordem 2, estes pontos críticos resumem-se a um único ponto de máximo ou mínimo que irá representar o ponto de otimização buscado além de produzir o efeito de ordenação buscado pela FUNÇÃO OBJETIVO.
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Características
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[Modelo] - Filtros Adaptativos variam no tempo e além do comportamento não-linear esperado, também podem assumir modelos lineares a cada iteração.
[Passo de Iteração] - Passos largos geram erros maiores e exigem menos iterações enquanto passos curtos geram maior precisão e exigem mais iterações. Os passos podem ser variáveis ou fixos, sendo comum começar com passos largos e minimiza-los próximo do ponto de operação desejado. Em modelos lineares os passos permitem que a dinâmica do sistema seja interpretada tanto como combinação linear de fatores quanto como uma série temporal.