In this section

    FILTERED-X LEAST MEAN FOURTH FXLMF AND LEAKY-FXLMF ADAPTIVE ALGORITHMS: STOCHASTIC ANALYSIS AND SECONDARY PATH MODELING ERROR

    FILTERED-X LEAST MEAN FOURTH FXLMF AND LEAKY-FXLMF ADAPTIVE ALGORITHMS: STOCHASTIC ANALYSIS AND SECONDARY PATH MODELING ERROR. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

    [img]
    Preview
    		 PDF
    MastersThesis_Mr._Ali_Al_Omour_final_rev1.pdf
    Download (2MB) | Preview

    Arabic Abstract

    ملخص الرسالة الاسم الكامل: علي محمود علي العمور عنوان الرسالة: خوارزمية تصفية المدخل لأقل متوسط رباعي و خوارزمية ترشيح المدخل لأقل متوسط رباعي : تحليل احصائي و استخدام مسار ثانوية لنموذج الخطأ التخصص:هندسة الإتصالات تاريخ الدرجة العلمية:مايو 2015م خوارزميات التصفية المتكيّفة أضهرت تقدماَ واعداَ في مشكلة مكافحة الضوضاء النشطة (ANC). وقد و وضعت عدة خوارزميات تصفية متكيفة و بغرض الأستفادة منها في هذه المشكلة, على سبيل المثال لا الحصر خوارزمية (FXLMS), و خوارزمية ((LFXLMS و خوارزمية (LMS) المحسنة. من ناحية أخرى فأن خوارزمية (LMF) أثبتت تفوقها على خوارزمية (LMS) في ظل ظروف خاصة. و في هذا العمل نقدم خوارزميتين جديددتين من خوارزميات التصفية المتكيفة و هما خوارزمية (FXLMF) و خوارزمية (LFXLMF) حيث أنه سيتم من خلال هذا العمل اشتقاقهما و دراسة سولكيات التقارب و دراسة تتبع السلوك المنتقل و تحليل أدائهما في ضل بيئات مختلفة من الضوضا. و علاوة على ذلك فانه سوف يستخدم مزيج من هذه الخوارزميات المقترحة و في تشكيل خوارزمية مشتركة و اختبارات المتانة لهم. و أخيرا العديد من نتائج المحاكاة المحوسبة سوف يتم تطبيقها للتأكد من صلاحية النظرية و تظهر فاعلية الخوارزميات المقترحة على التكيف من الخوارزميات الاخرى.

    English Abstract

    ABSTRACT Full Name : ALI MAHMOUD ALI AL OMOUR Thesis Title : FILTERED-X LEAST MEAN FOURTH FXLMF AND LEAKY-FXLMF ADAPTIVE ALGORITHMS: STOCHASTIC ANALYSIS AND SECONDARY PATH MODELING ERROR Major Field : TELECOMMUNICATION ENGINEERING Date of Degree : May 2015 Adaptive Filtering Algorithms show promise for the improvement of the Active Noise Control (ANC) problem. Several adaptive algorithms have been developed and utilized for this purpose. Just to name a few, the Filtered-x Least Mean Square (FXLMS) algorithm, the Leaky version of FXLMS (LFXLMS) algorithm, and other modified LMS algorithms. On the other hand, the Least Mean Fourth (LMF) algorithm proves that it can outperform the LMS algorithm under special circumstances. In this work, we are proposing two new adaptive filtering algorithms, which are the Filtered-x Least Mean Fourth (FXLMF) algorithm and the Leakage-based variant (LFXLMF) of the FXLMF algorithm. The main target of this work is to derive the FXLMF and LFXLMF adaptive algorithms, study their convergence behaviors, examine their tracking and transient conduct, and analyze their performance for different noise environments. Moreover, a convex combination filter utilizing the proposed algorithm and algorithms robustness test is carried out. Finally, several simulation results are conducted to validate the theoretical findings, and show the effectiveness for FXLMF and LFXLMF algorithms over other adaptive algorithms.

    Item Type: Thesis (Masters)
    Subjects: Engineering
    Electrical
    Department: College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
    Committee Advisor: ZERGUINE, AZZEDINE
    Committee Members: Al-Naffouri, Tareq and Zidouri, Abdelmalek
    Depositing User: ALI MAHMOUD AL OMOUR (g201204440)
    Date Deposited: 30 Aug 2015 08:13
    Last Modified: 01 Nov 2019 16:30
    URI: http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/139724