جداسازی غیر خطی کور سیگنالهای منبع صحبت در حوزه ویولت
Dalgacık alanında konuşma sinyallerinin doğrusal olmayan kör kaynaklarla ayrılması
- Tez No: 852991
- Danışmanlar: PROF. DR. BEHZAD MOZAFFARY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Farsça
- Üniversite: Islamic Azad University
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 130
Özet
Etrafımızdaki sinyallerin çoğu orijinal kaynak sinyallerinin birleşimidir ve bu kompoz sinyallerden orijinal sinyalleri ayırmak işlemi her zaman araştırmacıları zorlamaktadır. Bu tez çalışmasında önce sinyal ayırmanın önemi ve kör kaynak kavramı tartışılmıştır. Ayırma işlemi için kullanılan çeşitli yöntemler incelenmiş ve daha sonra çeşitli mühendislik bilimlerinin dallarındaki kör sinyal ayrıştırma uygulamaları ele alınmıştır. Bu konudaki açıklanan yöntemler çoğunlukla zaman-frekans alanında uygulanır, ancak bu alanda veri fazlalığı bulunduğundan dalgacık alanının kullanılması kör kaynak sinyali ayrıştırması için daha mantıklı görünmektedir. Bu çalışmada sinyallerin ayrılması hem zaman-frekans hem de zaman-dalgacık alanlarındaki Newton algoritmasına dayanan yeni bir doğrusal olmayan korelasyon işlevi temel alınarak gerçekleştirilmiş ve sonuçlar sunulmuştur. Doğrusal olmayan işleve dayalı algoritmanın tasarımının mevcut algoritmalardan daha doğru olabileceği açıktır. Dalgacık bantlarının altında kullanımı nedeniyle iyi işlem hızına sahibiz. Çalışmanın devamında LMS algoritmasının avantajları Newton algoritmasına göre incelenmiş ve LMS algoritmasının yüksek istatistiksel verimliliği dikkate alındığında yeni doğrusal olmayan algoritma düzeninde temel algoritma olarak kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Most of the signals around us are combinations of the original source signals, and the process of separating the original signals from these composite signals is always challenging for researchers. In this thesis, first the importance of signal separation and the concept of blind source are discussed. Various methods used for separation are examined, and then blind signal separation applications in various branches of engineering sciences are discussed. The methods described in this topic are mostly applied in the time-frequency domain, but since there is a surplus of data in this field, using the wavelet domain seems more logical for blind source signal separation. In this study, the separation of signals was performed based on a new nonlinear correlation function rooted in the Newton algorithm in both time-frequency and time-wavelet domains, and the results are presented. It is clear that the design of the nonlinear function-based algorithm can be more accurate than existing algorithms. We have good processing speed due to its use under wavelet bands. In the continuation of the study, the advantages of the LMS algorithm were examined compared to the Newton algorithm, and considering the high statistical efficiency of the LMS algorithm, it was used as the basic algorithm in the new nonlinear algorithm scheme.