Algorithmes adaptatifs évolués de filtrage

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dc.contributor.author Arezki, Madjid
dc.contributor.other Berkani, Daoud, Directeur de thèse
dc.contributor.other Guessoum, A., Directeur de thèse
dc.date.accessioned 2020-12-17T09:24:09Z
dc.date.available 2020-12-17T09:24:09Z
dc.date.issued 2011
dc.identifier.other D002211
dc.identifier.uri http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/647
dc.description Thèse de Doctorat : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2011 fr_FR
dc.description.abstract Le principal objectif de notre étude, est d’évaluer la possibilité de développer des algorithmes d’adaptation pour les applications de système d’annulation d’écho acoustique tout en maintenant un équilibre entre sa complexité de calcul réduite et ses performances adaptatives. Nous présentons de nouvelles versions d’algorithmes des moindres carrés récursifs rapides numériquement stables (NS-FRLS). Elles sont obtenues en utilisant quelques formules redondantes, disponible dans les algorithmes des moindres carrés récursifs rapides (FRLS), pour estimer les erreurs numériques et rétroagir ces dernières en un point quelconque de l’algorithme afin de modifier ses propriétés numériques. Ces algorithmes représentent une charge de calcul trop importante qu’il faut chercher à réduire. Nous proposons ainsi un nouvel algorithme rapide M-SMFTF pour le filtrage adaptatif. Cet algorithme présente un intérêt certain, pour l’adaptation de filtres très longs comme ceux utilisés dans les problèmes d’annulation d’écho acoustique, à cause de sa complexité réduite, sa stabilité numérique et sa convergence en présence du signal de parole. Sa complexité de calcul est de 6L et celle-ci est considérablement réduite à (2L+4P) quand on utilise un prédicteur aller réduit d’ordre P. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.subject RLS rapide fr_FR
dc.subject LMS normalisé fr_FR
dc.subject Filtrage adaptatif fr_FR
dc.subject Vitesse de convergence fr_FR
dc.subject Capacité de poursuite fr_FR
dc.subject Signal de parole fr_FR
dc.title Algorithmes adaptatifs évolués de filtrage fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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