Development and comparison of two dimensional least mean-square based adaptive lattice algorithms
En küçük karesel ortalama algoritması tabanlı, iki-boyutlu uyarlamalı kafes süzgeç algoritmalarının geliştirilmesi ve karşılaştırılması
- Tez No: 82941
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞIN ERTÜZÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1999
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 136
Özet
KISA ÖZET Bu tezde, geleneksel, en küçük karesel ortalama (LMS) algoritması değiştirilerek elde edilen bazı yeni uyarlamalı süzgeç algoritmaları, birbirleriyle ve LMS algoritması ile, bir-boyutlu ve iki-boyutlu durumlar için, LMS algoritması denektaşı seçilerek karşılaştırılmaktadır. LMS tabanlı beş yeni algoritma ele alınmıştır : Düzgelenmiş LMS (NLMS), en dik iniş (NSD), geliştirilmiş en dik iniş (NSDM), en küçük dördüncü kuvvetsel ortalama (LMF) ve türevleri, ve“Karni&Zeng”. Bu algoritmaların özyineleme ilişkileri incelenmekte ve başanmlannı belirleyen etmenler tartışılmaktadır. İki-boyutlu uyarlamalı kafes süzgeç için geliştirilmiş olan LMS ve NLMS algoritmaları esas alınarak, bir-boyutlu NSD, NSDM, LMF, ve Karni&Zeng algoritmalarının iki-boyutlu uyarlamalı kafes süzgeç uzantıları gerçekleştirilmiştir. Bilgisayar benzetimleri sonucunda, eğer gürültü Gaussian türünde ise, bir-boyutlu durumda NSDM algoritmasının daha etken olduğu, iki-boyutlu durumda ise NLMS, LMF veya NSDM algoritmalarından herhangi birinin kullanımının daha iyi sonuç vereceği gözlenmiştir. Diğer taraftan eğer gürültü kare-dalga türünde ise, LMF algoritmasının başarımı diğer algoritmalara göre çok daha yüksek olmaktadır.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT In this thesis, some new adaptive filtering algorithms, obtained by modifying the ordinary Least-Mean-Square (LMS) algorithm, have been evaluated by comparing them with each other, and with the LMS, in both one-dimensional and two-dimensional cases, taking the conventional LMS algorithm as the benchmark. The five new LMS based algorithms are taken into consideration : Normalized LMS (NLMS), New Steepest Descent (NSD), Modified NSD (NSDM), Least-Mean-Fourth (LMF) and its family, and Karni&Zeng. Adaptive recursion formulas of the algorithms are given and the factors which influence their performance are discussed. Based on the already developed two-dimensional adaptive lattice LMS and NLMS algorithms, the two-dimensional adaptive lattice extensions of the one-dimensional NSD, NSDM, LMF, and Karni&Zeng algorithms are introduced. It is observed from computer simulations that if the noise is Gaussian, it is more advantageous to use the NSDM algorithm in the one-dimensional case, and one of the following three two-dimensional adaptive lattice algorithms in the two-dimensional case : NLMS, LMF or NSDM. On the other hand, if the noise is of square-wave type, then the use of the LMF algorithm provides significant improvement over the use of other algorithms.
Benzer Tezler
- Zemin mühendisliğinde gerilme şekil değiştirme davranışının sonlu elemanlar yöntemiyle incelenmesi
Stress-strain analysis by finite element method in geotechnical engineering
ELİF YILMAZ
- İki boyutlu kafes parametrelerinin sınırlı veri alanlarından hesaplanması
The Calculation of the 2-D lattice parameters from short data records
NURŞEN YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AHMET HAMDİ KAYRAN
- 19. yüzyıl İstanbul dizi konutlarının morfolojik andizine dayalı bilgi tabanlı tasarım modeli
Başlık çevirisi yok
ÇİLER KIRŞAN
- Metabolism-oriented multiomics data integration
Farklı omı̇k verı̇lerı̇n metabolı̇zma odaklı entegrasyonu
AYCAN ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. ALİ ÇAKMAK
- An investigation on multi sensor data fusion techniques inhistorical sites monitoring
Tarihi alanların izlenmesinde çok sensörlü veri füzyonteknikleri üzerine bir inceleme
İREM YAKAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR BİLGİ