(2009) The Signed Regressor Least Mean Fourth (SRLMF) Adaptive Algorithm. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF (M.S. Thesis) Faiz_Final_Thesis_Report.PDF Download (1MB) | Preview

Arabic Abstract

في هذه الرسالة تم اقتراح خوارزمية جديدة تسمى الخوارزمیة المتكيفة للقوة الرابعة للمتوسط ذات المدخل الإشاري (SRLMF) حيث تعمل هذه الخوارزمية على تقليل المتطلبات الحسابية وتبسيط النظام مع الحفاظ على أداء جيد. تم إشتقاق معادلات لمعدل مربع الخطأ الزائد (EMSE) في حالة الإستقرار للخوارزمية المقترحة في بيئة ثابتة، كما تم إشتقاق معادلات لمعدل مربع الخطأ الزائد المتابع للخورازمية المقترحة في بيئة متغيرة، و قد تم إشتقاق القيمة المثلى لطول القفزة (µ). إضافة إلى ذلك، تم التعديل على علاقة التباين المرجح من أجل إشتقاق معادلات لمعدل مربع الخطأ (MSE) و معدل مربع الإنحراف (MSD) للخوارزمية المقترحة أثتاء الحالة الإنتقالية. و للتأكد من النتائج النظرية تم عمل محاكاة عن طريق الحاسب الالي ، حيث تبين أن هناك توافق كبيربين نتائج المحاكاة و النتائج النظرية، و قد تبين أيضاً أنّ الخوارزمية المقترحة ذات أداء جيد عند مقارنتها بخوارزمیة القوة الرابعة للمتوسط (LMF). أظهرت نتائج هذه الدراسة مدى فائدة الخوارزمية المقترحة في الحالات التي تستدعي مقدرات تشغيلية متدنية في الوقت الذي تكون فيه خوارزمیة القوة الرابعة للمتوسط معقدة للغاية.

English Abstract

In this thesis, a novel algorithm, called the signed regressor least mean fourth (SRLMF) adaptive algorithm, that reduces the computational cost and complexity while maintaining good performance is presented. Expressions are derived for the steady-state excess-mean-square error (EMSE) of the SRLMF algorithm in a stationary environment. Also, expressions are obtained for the tracking EMSE of the SRLMF algorithm in a nonstationary environment. An optimum value of the step-size µ is also derived. Moreover, the weighted variance relation has been extended in order to derive expressions for the mean-square error (MSE) and the mean-square deviation (MSD) of the proposed algorithm during the transient phase. Computer simulations are carried out to corroborate the theoretical findings. It is shown that there is a good match between the theoretical and simulated results. It is also shown that the SRLMF algorithm has no performance degradation when compared with the least mean fourth (LMF) algorithm. The results in this study emphasize the usefulness of this algorithm in applications requiring reduced implementation costs for which the LMF algorithm is too complex.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Electrical
Department:	College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Committee Advisor:	Zerguine, Azzedine
Committee Members:	Sheikh, Asrar Ul-Haq and Omar Abdallah, Al-Swailem
Depositing User:	Mohammed Faiz
Date Deposited:	03 Jul 2010 08:21
Last Modified:	01 Nov 2019 15:27
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/136315