Adaptive system identification using higher order statistics
Yüksek dereceli istatistikler kullanarak uyarlamalı sistem tanımlama
- Tez No: 50505
- Danışmanlar: DOÇ.DR. AYŞIN ERTÜZÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sistem tanıma, Yüksek dereceli istatistikler, System identification, Higher order statistics
- Yıl: 1996
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
KISA ÖZET Yüksek dereceli istatistikler, iletişim, radar, denizaltı sonar, jeofizik gibi çok değişik alanlarda farklı problemlerde kullanılmaktadır. Sistem tanımlama, yüksek dereceli istatistiklerin veya bunların Fourier dönüşümleri olan yüksek dereceli izgelerin çok yararlı oldukları önemli bir uygulama alanıdır. Sürece ilişkin gerçek faz bilgisini korudukları için oldukça dikkat toplamışlardır. Buna karşılık geleneksel yöntemler (güç izgesi) faz cevabını algılamaz. Bu yüzden yüksek dereceli istatistikler, karışık evreli sistemlerin tanımlanmasında da kolaylıkla kullanılır. Toplanabilir gürültünün Gauss tipi olduğu durumlarda, Gauss bir süreç için ikiden büyük dereceli kumulantlar sıfir olduğundan yüksek dereceli istatistikler aym zamanda Sinyal-Gürültü Oranı'nda da bir yükseltme sağlarlar. Bu tezde, durağan bir sürecin üçüncü dereceden kumulantlarının Fourier dönüşümü olan ikinci dereceden izge -bispectrum- kullanılarak karışık evreli bir sistemi tanınması gerçekleştirilmiştir. Yinelemeli En küçük Kareler yöntemini, ikinci dereceden izgenin köşegen dilimi üzerinde uyarlamak şeklide uygulayarak yeni bir yaklaşım denenmiştir. Köşegen dilim, problemi tek boyuta indirmek ve böylece çok boyutlu dönüşümlerden kurtulmak için seçilmiştir. Sonuçlar, Yinelemeli En küçük Kareler yönteminin hızlı bir yaklaşım ve yeterli ortalama karelenmiş hata başardığını gösteriyor. Bu, özellikle ölçüm verilerinin kısa (az) olduğu durumlarda yararlıdır. Yöntem, yapay üssel veriye ek olarak, yapay sismik veri üzerinde de olası uygulama alanlarını daha iyi anlatabilmek için uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT Higher order statistics are being applied to different problems in many diverse fields like telecommunications, radar, sonar, and geophysics. System Identification is one important area where higher order statistics, or their Fourier transforms called higher order spectra (polyspectra) prove to be very useful. They have received a lot of attention mainly due to their property that they keep the actual phase information of the process. On the other hand, conventional methods (power spectrum) are blind to phase response. Thus higher order statistics are easily used to identify non minimum (mixed) phase systems as well. Since the cumulants of a Gaussian process are identically zero for orders greater than two, higher order statistics achieve a boost in the Signal-to-Noise Ratio where the additive noise is Gaussian. In this thesis, non minimum (mixed) phase system identification is implemented using bispectrum which is the two dimensional Fourier transform of third order cumulants of a stationary process. A new approach has been tested by implementing the two dimensional Recursive Least Squares algorithm adaptively on the diagonal slice of the bispectrum. The diagonal slice is chosen to reduce the problem to one dimensional case, hence avoiding multidimensional transform operations. The results show that the Recursive Least Squares algorithm performs fast convergence and achieves satisfactory mean squared error. This is especially useful in applications where the measurement data are short. In addition to the synthetic exponential data, the algorithm has also been implemented on the synthetic seismic data to elaborate the possible applications.
Benzer Tezler
- Adaptive voltarre filterring with complete lattice orthogonalization
Tam kafes dikleştirmesi ile uyarlanır volterra süzgeçlenmesi
MEHMET TAHİR ÖZDEN
Doktora
İngilizce
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AHMET H. KAYRAN
- OTT denetleçler için otomatik ayarlama teknikleri: Uygulamalı ve karşılaştırmalı bir çalışma
Auto-tuning techniques for pıd controllers: A paractical application and comparison
ABDULLAH ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN DEMİRCİOĞLU
- Equalization identification of volterra type of nonlinear channels using multichannel adaptive lattice algoritms
Çok kanallı uyarlamalı kafes algoritmaları kullanarak volterra biçiminde doğrusal olmayan kanalların denkleştirilmesi ve özdeşlenmesi
SONES ÖZGÜNEL
Doktora
İngilizce
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ERDAL PANAYIRCI
- Parmakizi görüntülerinin model tabanlı yaklaşımla sıkıştırılması
Başlık çevirisi yok
İLKER ERSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. GÖKMEN MUHİTTİN
- Dinamik algılayıcı öğrenme algoritması ile kenar saptamanın öğrenilmesi
Learning of edge detection using recurrent perceptron learning algorithm
FİLİZ YOSMA TAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ