Geri Dön

Multichannel blind deconvolution using state space formulations

Durum uzayı denklemleri kullanılarak çok kanallı kör ters evrişim

  1. Tez No: 139388
  2. Yazar: EKREM AHMET VURAL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞIN BAYTAN ERTÜZÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET DURUM UZAYI DENKLEMLERİ KULLANILARAK ÇOK KANALLI KÖR TERS EVRİŞİM Çok kanallı kör ters evrişim, sinyal işleme alanındaki sayılı araştırma konularından biri halini almıştır. Doğal düşüm algoritmaları, ters evrişim gibi kör sinyal işleme problemlerini çözümlemeye yönelik oluşturulmuş birkaç ana yaklaşımdan biridir. Bütünsel sistem gösterimi ise yine iki ana model grubundan biri seçilerek yapılabilir. Bunlardan evrişim gösterimleri karışık sinir ağ yapıları gerektirirken; özellikle sayısal iletişimdeki uygulamalar düşünüldüğünde aynı problem eşlenik durum uzayı denklemleri ile de modellenebilir. Bu çalışma, evrişim modelleri için geliştirilmiş olan doğal düşüm yaklaşımına ait öğrenme kurallarının entegrasyonunu sağlayarak, karışım ve çözünüm ortamlarının ifade sinde durum uzayı modelleri kullanan güncel çalışmaları geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu amaçla, iki güncel çalışma incelenmiş ve yeni bir grup öğrenim kuralı öne sürülmüştür.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT MULTICHANNEL BLIND DECONVOLUTION USING STATE SPACE FORMULATIONS Multichannel blind deconvolution has been one of the challenging tasks in the area of signal processing. Natural gradient algorithms are one of the main approaches that are present for accomplishing blind signal processing tasks like deconvolution. The overall system can be modeled by convolutive representations which might require complex neural network structures, or by equivalent state-space formulations, regarding the applications in digital communication. This work aims to extend the recent studies that utilize state-space models for mixing and demixing environments by integrating the learning rules of natural gradient approach developed for the convolutive models. For this purpose, two recent studies are examined and a new set of update rules are proposed.

Benzer Tezler

  1. Sparsity based formulations for dereverberation

    Yankılaşım gidermek için seyreklik tabanlı düzenlemeler

    AZİZ KOÇANAOĞULLARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLKER BAYRAM

  2. Uyarlanabilir süzgeç kullanılarak ses yankısının giderilmesi

    Acoustic echo cancellation by using adaptive filter

    ERTUĞRUL SUNAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HATİCE SEZGİN

  3. WOLA FTT tabanlı kanallaştırıcı tasarımı

    Design of WOLA FTT based channelizer

    ENES KARAV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI

  4. Psikofizyolojik ölçüm tabanlı beyin bilgisayar arayüz sistemlerinde performans artırmaya yönelik bir çalışma

    A study on performance increasing in psychophysiological measurement based brain-computer interface systems

    ERDEM ERKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET AKBABA

  5. Blind and semi-bnlind channel order estimation in SIMO systems

    SIMO sistemlerde gözü kapalı ve yarı kapalı kanal derecesi kestirimi

    SERKAN KARAKÜTÜK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Mühendislik BilimleriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TEMEL ENGİN TUNCER