Análise Harmônica de Baixa Complexidade Computacional para Dispositivos IoT

Neste trabalho, investigamos o uso de aproximações da transformada discreta de Fourier (DFT) para estimação espectral de baixa complexidade computacional, com aplicação na análise harmônica de sinais de redes elétricas. A matriz da DFT é aproximada por meio do arredondamento diádico de seus elementos, resultando em matrizes com multiplicandos triviais e complexidade multiplicativa nula. Por meio de busca exaustiva, minimizando o erro de Frobenius, identificamos o comprimento ótimo de N=128 para o estimador espectral proposto. Neste estudo, foi considerada a análise até o terceiro harmônico e frequência fundamental de 60 Hz. Uma simulação computacional foi conduzida com sinal sintético de acordo com a norma IEC 61000-2-2. Os resultados mostram que os estimadores aproximados propostos levam a desempenho competitivo, quando comparado ao estimador exato, atingindo erro relativo da norma de Frobenius de apenas 0,37%. Esse trabalho evidencia a viabilidade do método proposto para monitoramento de qualidade de energia em plataformas de baixa capacidade computacional.