Signal Reconstruction With Multirate Signal Processing Methods

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2007Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2007Bu çalışmada, çoklu hızlı istatistiksel ve uyarlamalı işaret işleme yöntemleri kullanılarak farklı hızlarda örneklenmiş gözlem işaretlerinden orjinal işaret yeniden elde edilmiştir. Çoklu hızlı sistem teorisine dayanan çoklu hızlı en iyi filtreleme teknikleri gösterilmiştir. Çoklu hızlı sistemdeki işaretlerin örnekleme hızlarındaki farklılıktan dolayı çoklu hızlı Wiener filtre katsayıları periyodiklik göstermektedir. Bu özellik kullanılarak çoklu hızlı Wiener-Hopf denklemlerinin türetilmesi açıklanmıştır. Çok kanallı çoklu hızlı FIR Wiener filtreleme kullanılarak orjinal bir işaretin kestirim problemi uygulamalarla gösterilmiştir. Ayrıca bir rasgele sürecin farklı hızlarda örneklenmiş iki gözlem işaretinden kestirilme problemi uyarlamalı filtreleme teknikleri kullanılarak açıklanmıştır. Çoklu hızlı uyarlamalı LMS algoritması ele alınmıştır. Bu algoritma uyarlamalı gürültü gidermeye uygulanmıştır. Sadece düşük hızlı gözlem işareti kullanılarak filtrenin girişimi giderebilme özelliği bu çalışmada gösterilmiştir.In this study orginal signal is reconstructed from observation signals sampled at different rates by using multirate statistical and adaptive signal processing methods. Multirate optimal filtering techniques based on multirate system theory are indicated. Multirate Wiener filter coefficients exhibit periodicity due to the difference in the sampling rates of signals at the multirate system. Derivation of multirate Wiener-Hopf equations is explained by using this property. The problem of original signal estimation using multichannel multirate FIR Wiener filtering is shown with applications. Also, the problem of estimating a random process from two observed signals sampled at different rates is explained by using adaptive filtering techniques. Multirate adaptive LMS algorithm is discussed. This algorithm is applied to adaptive noise cancellation. The ability of filter to remove interference using only low rate observation signal is demonstrated in this work.Yüksek LisansM.Sc