Browsing by Subject "Noise environments"
Now showing 1 - 2 of 2
Results Per Page
Sort Options
Item Open Access Dürtün gürültüye karşı sağlam küme üyeliği süzgeç algoritmaları(IEEE, 2014-04) Sayın, Muhammed Ö.; Vanlı, N. Denizcan; Kozat, Süleyman S.Bu bildiride, dürtün gürültüye karşı sağlam küme üyeliği süzgeç algoritmaları öneriyoruz. İlk olarak küme üyeliği düzgelenmiş en küçük mutlak fark algoritmasını (SM-NLAD) tanıtıyoruz. Bu algoritma hatanın karesi yerine mutlak değerini maliyetlendirerek dürtün gürültüye karşı sağlamlık sağlar. Sonra bu algoritmanın dürtün gürültünün olmadığı ortamlarda da diğer algoritmalarla karşılaştırılabilir performans sergilemesi için logaritmik maliyet çerçevesinden yararlanarak küme üyeliği düzgelenmiş en küçük logaritmik mutlak fark algoritmasını (SMNLLAD) öneriyoruz. Logaritmik maliyet fonksiyonu doğal olarak büyük hata değerlerinin mutlak değerini içerirken küçük hata değerlerinin karesini içerir. Son olarak, sayısal deneylerimizde algoritmalarımızın dürtün gürültülere karşı sağlamlığını ve dürtün gürültünün olmadığı ortamlarda da karşılaştırılabilir performans sergilediğini gösteriyoruz.Item Open Access Improved convergence performance of adaptive algorithms through logarithmic cost(IEEE, 2014-05) Sayın, Muhammed O.; Vanlı, N. Denizcan; Kozat, Süleyman S.We present a novel family of adaptive filtering algorithms based on a relative logarithmic cost. The new family intrinsically combines the higher and lower order measures of the error into a single continuous update based on the error amount. We introduce the least mean logarithmic square (LMLS) algorithm that achieves comparable convergence performance with the least mean fourth (LMF) algorithm and overcomes the stability issues of the LMF algorithm. In addition, we introduce the least logarithmic absolute difference (LLAD) algorithm. The LLAD and least mean square (LMS) algorithms demonstrate similar convergence performance in impulse-free noise environments while the LLAD algorithm is robust against impulsive interference and outperforms the sign algorithm (SA). © 2014 IEEE.