Browsing by Subject "Multicomponent signals"
Now showing 1 - 2 of 2
Results Per Page
Sort Options
Item Open Access Çok-bileşenli sinyallerin analizi için destek bölge uyarlamalı hermite-gauss açılımı(IEEE, 2011-04) Alp, Yaşar Kemal; Arıkan, Orhan; Özertem, U.Zaman-frekans destek bölgesi orijin etrafında dairesel bir alana uyan bir sinyal bileşeni için, Hermite-Gauss açılımı en az sayıda taban fonsiyonu kullanarak en iyi temsili oluşturur. Ancak, orijinden uzakta ve dairesel olmayan zaman-frekans destek noklarına sahip sinyal bileşenleri için Hermite-Gauss açılımının direk uygulanması, çok fazla sayıda Hermite-Gauss fonksiyonunun kullanımını gerektirir. Bu da, eğer ölçüm sinyali gürültü altında kaydedilmişse ya da birçok sinyal bileşeni içeriyorsa, başarısız bileşen kestirimlerine neden olur. Bu problemi çözmek için sinyal bileşenlerinin destek bölgelerini bulup, zaman-frekans düzleminde orijin civarında, dairesel bir bölgeye oturtan ve bu sayede en az sayıda Hermite-Gauss fonksiyonu kullanarak sinyal bileşenlerini başarılı bir şekilde kestiren, tamamen otomatikleştirilmiş bir önişleme yöntemi önermekteyiz. Önişlemenin ardından, kestirilen bileşenlere ters dönüşümler uygulanarak destek bölgeleri eski yerlerine taşınırItem Open Access A complexity-reduced ML parametric signal reconstruction method(2011) Deprem, Z.; Leblebicioglu, K.; Arkan O.; Çetin, A.E.The problem of component estimation from a multicomponent signal in additive white Gaussian noise is considered. A parametric ML approach, where all components are represented as a multiplication of a polynomial amplitude and polynomial phase term, is used. The formulated optimization problem is solved via nonlinear iterative techniques and the amplitude and phase parameters for all components are reconstructed. The initial amplitude and the phase parameters are obtained via time-frequency techniques. An alternative method, which iterates amplitude and phase parameters separately, is proposed. The proposed method reduces the computational complexity and convergence time significantly. Furthermore, by using the proposed method together with Expectation Maximization (EM) approach, better reconstruction error level is obtained at low SNR. Though the proposed method reduces the computations significantly, it does not guarantee global optimum. As is known, these types of non-linear optimization algorithms converge to local minimum and do not guarantee global optimum. The global optimum is initialization dependent. © 2011 Z. Deprem et al.