Geri Dön

FPGA ile NLMS ve Gauss-Seidel algoritmalarının hibrit formda gerçeklenmesi

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 251105
  2. Yazar: SEDAT TİRYAKİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. OSMAN HİLMİ KOÇAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Uyarlamalı süzgeç, Gauss-Seidel algoritması, Normallestirilmis En Küçük Ortalamalar Karesi algoritması, Kanal Dengeleyici, Fpga, Vhdl, Adaptive filters, Gauss-Seidel algorithm, Normalized Least MeanSquares Algorithm, Channel Equalization, Fpga, Vhdl
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 111

Özet

Bu çalısmada, uyarlamalı süzgeç katsayılarını ayarlamak için GS (Gauss-Seidel) ve NLMS (Normalized Least Mean Squares) algoritmalarının birliktekullanıldıgı hibrit bir algoritma önerilmis ve önerilen yeni algoritmanınyakınsama hızı ve islem karmasıklıgı incelenmistir. Önerilen algoritma yapılanbir benzetim çalısmasıyla yakınsama hızı ve islem yükü açısından benzeralgoritmalarla karsılastırmalı olarak incelenmistir.Hibrit formda gerçeklenen algoritma, GS algoritması ve NLMS algoritmasıVHDL(VHSIC Hardware Description Language) kullanılarak donanımsal olaraktanımlanmıstır. Her üç algoritmanın VHDL tanımları ile sentezleme vebenzetimleri yapılarak algoritmaların FPGA üzerinde kapladıkları alan vemaksimum saat frekansı gibi parametreleri belirlenmistir.Elde edilen sonuçlara göre, önerilen hibrit algoritmanın bir ara yöntemolarak islem karmasıklıgı veya yakınsama hızı açısından diger algoritmalara iyibir alternatif oldugu görülmüstür.

Özet (Çeviri)

In this thesis, a hybrid algorithm based on the use of GS(Gauss-Seidel) andNLMS(Normalized Least Mean Squares) algorithms together is introduced for adjustingadaptive filter coefficients and also convergence rate and computational complexity ofthe proposed algorithm is studied. The proposed algorithm is compared with similaralgorithms by viewpoints of computational complexity and convergence rate via anadaptive channel equalizer example.The proposed hybrid algorithm has been designed as hardware via VHDL as well asNLMS and Gauss-Seidel algorithms. All three designs has been synthesized andsimulated to determine FPGA area and maximum clock frequency parameters.According to the results obtained, it is shown that the proposed hybrid algorithm is agood alternative to the others as an intermediate method by viewpoints of computationalcomplexity or convergence rate.

Benzer Tezler

  1. Gürültü azaltmada LMS adaptif süzgeçlerin FPGA kullanarak uygulanması

    Noise cancellation using LMS adaptive filter and application implemented on FPGA

    OLCAY SEVİM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÜNAL KÜÇÜK

  2. FPGA ile sabit mıknatıslı senkron motor kontrolörü tasarımı ve uygulaması

    Design and application of permanent magnet motor controller with FPGA

    ABDULKADİR SADAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mekatronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ALİ ÖZKAN

  3. FPGA ile zaman - sayısal dönüştürücü tasarımı

    Time to digital converter design with FPGA

    MERT SONGEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OKTAY AYTAR

  4. FPGA ile bulanık mantığın donanımsal gerçeklenmesi

    The implementation of fuzzy logic using FPGA

    SÜLEYMAN YAZICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. YAŞAR BECERİKLİ

  5. FPGA ile yapay sinir ağının donanımsal gerçeklenmesi

    The implementation of neural network using FPGA

    SUHAP ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. YAŞAR BECERİKLİ