Orientador: Amauri LopesDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: : Este trabalho aborda a aplicação da predição linear na análise de sinais discretos. Examinaremos a sua utilização no problema de estimação de freqüências de um sinal sujeito à ruído. O critério baseado nos mínimos-quadrados será utilizado para a obtenção do preditor ótimo nas formas forward, backward e forward-backward. A ferramenta de decomposição em valores singulares (DVS) será utilizada para a obtenção da solução de norma-mínima para esses preditores. Tal solução particular será detalhadamente estudada para investigar o comportamento dos zeros do polinômio associado ao filtro de erro de predição. A análise desenvolvida trouxe contribuições ao conhecimento dos métodos baseados na norma-mínima, as quais propiciaram a elaboração de uma proposta de um novo método para detecção de freqüências baseado no método FBLP Modificado. Os resultados de simulações obtidos para o método proposto mostram uma SNR de limiar inferior àquela obtida para o método FBLP Modificado. Os resultados também indicam que o novo método é capaz de estimar freqüências em SNR's inferiores àquelas obtidas mesmo para o método da Máxima VerossimilhançaAbstract: This work is concerned with the application of the linear prediction on the discrete signals analysis, aiming the frequency estimation at low signal to noise ratios. The linear prediction is optimized using least squares criterion and each of the following forms: forward, backward, forward-backward. For each one of this cases, a minimum norm solution is obtained through singular value decomposition and a polynomial is formed using the optimized coefficients. The study of the behavior of their zeroes led to new insight into the minimum norm based frequency detection methods, allowing the proposal of a new method, based on the Modified FBLP. The simulation results have shown that this new method is able to detect frequencies at lower signal to noise ratios, even when compared with the Maximum Likelihood methodMestradoMestre em Engenharia Eletrica