Farksal gelişim algoritması kullanılarak adaptif gürültü giderici
Adaptive noise canceller by using differential evolution algorithms
- Tez No: 177626
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NURHAN KARABOĞA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Farksal Gelisim Algoritması, Adaptif Süzgeç, Gürültü Giderme, Differential Evolution Algorithm, Adaptive Filter, Noise Cancellation
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bir adaptif süzgeç, bir maliyet fonksiyonunu optimize etmek için veya önceden belirlenen optimizasyon kriterlerini karsılamak için katsayıları ayarlanan ve zamanla degisen bir süzgeçtir. Adaptif süzgeçler, kendi parametrelerini otomatik olarak ayarlama kabiliyetine sahiptir ve tasarımları isaretin ya da gürültünün özelliklerinin önceki bilgilerine çok az ihtiyaç duyularak veya hiç gerek duyulmaksızın yapılmaktadır. Gürültü giderme birçok uygulamada çok fazla avantaja sahip olan optimal süzmenin bir çesididir. $saretin algılanamadıgı ya da zayıf oldugu gürültü alanındaki noktalara yerlestirilen bir veya daha fazla sensörden elde edilmis yardımcı ya da referans giris kullanılır. Giris süzülür ve isaret ve gürültünün her ikisini de içeren ana (primary) giristen çıkartılır. Sonuç olarak, gürültü zayıflatılır ve giderici tarafından elimine edilir. Farksal Gelisim Algoritması basit, ama güçlü popülasyon tabanlı bir algoritmadır. Özellikle tamamen düzenlenmis uzayda tanımlı ve gerçek degerli tasarım parametrelerini içeren fonksiyonları küresel olarak optimize etmek amacıyla kullanılan bir direkt arastırma algoritmasıdır. Bu çalısmada, Farksal Gelisim algoritması kullanılarak adaptif FIR gürültü giderici tasarlanmıs ve bu algoritmanın performansı, üç farklı bilgi isareti için ve bes farklı süzgeç derecesi için, daha önce literatürde kullanılan klasik bir algoritma olan LMS (Least Mean Square-En Küçük Ortalama Kareler) algoritması ve bu algoritmadan türetilen NLMS (Normalized Least Mean Square- Normalize Edilmis En Küçük Ortalama Kareler) algoritması kullanılarak arastırılmıstır. Adaptif FIR gürültü gidericinin farklı SNR (Signal to Noise- $saret Gürültü Oranı) degerleri için basarımı ve tasarımda kullanılan Farksal Gelisim algoritmasının kontrol parametrelerinin degisiminin gürültü gidericiye etkisi incelenmistir.
Özet (Çeviri)
An adaptive filter is a time-variant filter whose coefficients are adjusted in a way to optimize a cost function or to satisfy some predetermined optimization criterion. Adaptive filters have the ability of adjusting their own parameters automatically, and their design requires no prior knowledge of signal or noise characteristics. Noise cancelling is a variation of optimal filtering that is highly advantageous in many applications. It uses an auxiliary or reference input derived from one or more sensors located at points in the noise field where the signal is weak or undetectable. This input is filtered and subtracted from a primary input containing both signal and noise. As a result, the primary noise is attenuated or eliminated by cancellation. Differential evolution algorithm is a simple, robust and population based algorithm. Especially, it is a direct search algorithm used to optimize functions as spherical, which involve design parameters described in completely regulated space and with real value. In this study, adaptive FIR (Finite Impulse Response) noise cancellation is designed by using differential evolution algorithm and performance of this algorithm is researched with three different information signals and five different filter degrees, also, a performance comparison is made with the LMS algorithm which is a classical algorithm used in literature and NLMS algorithm derived from LMS algorithm and the performance of the adaptive FIR noise cancellers for different SNR values parameter and the effect of the parameter values of Differential evolution algorithm used in noise cancellation is examined.
Benzer Tezler
- Çeşitli rib örgülerin boyutsal özellikleri üzerine bazı araştırmalar
Başlık çevirisi yok
ARZU YAĞCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ARİF KURBAK
- Sivas'ta kadınların işgücüne katılım farklılıkları
Başlık çevirisi yok
BİNNUR ERCEM
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
SosyolojiCumhuriyet ÜniversitesiKurumlar Sosyolojisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FARUK KOCACIK