Detaylı Arama
İptal
Bulunan: 2 Adet 0.004 sn
- Eklemek veya çıkarmak istediğiniz kriterleriniz için 'Dahil' / 'Hariç' seçeneğini kullanabilirsiniz. Sorgu satırları birbirine 'VE' bağlacı ile bağlıdır.
- İptal tuşuna basarak normal aramaya dönebilirsiniz.
Filtreler
Filtreler
Bulunan: 2 Adet 0.004 sn
Tarih : 2018 ✕Konu Başlıkları : Kanal denkleştirme ✕
Koleksiyon [3]
İlgili Araştırmacılar [1]
Tam Metin [1]
Tür [1]
Yazar [1]
Alt Tür [1]
Alt Tür 1 [1]
Konu Başlıkları [8]
Açık Erişim Tarihi [1]
Tarih [1]
Dizin Platformu [1]
İsmi Geçen [2]
Erişime Açık

Yeni bir uyarlanır değişken unutma faktörlü RLS algoritması A novel adaptive variable forgetting factor RLS algorithm

Ali ÖZEN

Yüksek veri hızları için istek sürekli olarak arttıkça daha verimli kablosuz iletişim sistemlerini geliştirmeye ihtiyaç her zaman olacaktır. Gezgin iletişim kanalının zamanla değişmesinden kaynaklanan kanalın bozucu etkilerini düzeltmek için uyarlanır kanal denkleştiricilerinin kullanılması gerekir. En popüler kanal denkleştirme algoritmalarından biri öz yineli en küçük kareler (RLS) algoritmasıdır. Ancak, zamanla değişen kanal ortamında sabit unutma faktörlü RLS algoritmasının başarımı düşmektedir. Bu bildiride, RLS algoritmasının yakınsama hızını ve başarımını arttırmak için hata sinyalinin ...Daha fazlası

Bildiri 2018 IEEE 26th Signal Processing and Communications Applications SIU 2018 , pp. 1 - 4 4 Görüntülenme
Erişime Açık

Hızlı başlatmalı değiştirilmiş LMS algoritması A fast start-up modified LMS algorithm

Ali ÖZEN

Kanalın zaman-gecikme yayılımı nedeniyle yüksek veri hızlı mobil iletişim sistemleri için denkleştiriciler, simgeler arası girişim (ISI) ile mücadelede kritik öneme sahiptir. En önemli kanal denkleştirme algoritmalarından biri en küçük ortalama kareler (LMS) algoritmasıdır. Ancak, yavaş yakınsama hızı ve uzun öğrenme dizisi gereksinimi LMS algoritmasının en büyük dezavantajlarındandır. Bu bildiride, LMS algoritmasının yakınsama hızını ve başarımını arttırmak için kanal uyumlu filtre (CMF) üzerine kurulan hızlı başlatmalı değiştirilmiş LMS (FSU-M-LMS) algoritması önerilmektedir. Önerilen yöntem ...Daha fazlası

Bildiri 2018 IEEE 26th Signal Processing and Communications Applications SIU 2018 , pp. 1 - 4 5 Görüntülenme
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.
Tamam
creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms