Title
Adaptivna tehnika filtriranja nestacionarnih signala primenom apsolutnih konačnih razlika
Creator
Drašković, Slobodan, 1989-
CONOR:
27129959
Copyright date
2023
Object Links
Select license
Autorstvo-Nekomercijalno-Bez prerade 3.0 Srbija (CC BY-NC-ND 3.0)
License description
Dozvoljavate samo preuzimanje i distribuciju dela, ako/dok se pravilno naznačava ime autora, bez ikakvih promena dela i bez prava komercijalnog korišćenja dela. Ova licenca je najstroža CC licenca. Osnovni opis Licence: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/rs/deed.sr_LATN. Sadržaj ugovora u celini: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/rs/legalcode.sr-Latn
Language
Serbian
Cobiss-ID
Theses Type
Doktorska disertacija
description
Datum odbrane: 28.06.2023.
Other responsibilities
Academic Expertise
Tehničko-tehnološke nauke
University
Univerzitet u Beogradu
Faculty
Elektrotehnički fakultet
Alternative title
Adaptive filtering of non-stationary signals based on absolute finite differences
Publisher
[S. Drašković]
Format
107 str.
description
Elektrotehničko i računarsko inženjerstvo - Upravljanje procesima i obrada signala / Electrical and Computer Engineering - Control Systems and Signal Processing
Abstract (sr)
Iako je oblast adaptivnog filtriranja razvijena i različiti rezultati datiraju još iz sredine
prošlog veka, činjenica da i danas postoje naučni časopisi i međunarodne naučne konferencije koje
su posvećene samo ovoj oblasti dovoljno govori o tome koliko je ona i danas aktuelna i izazovna za
čitave zajednice naučnika i istraživača. Nijedan od algoritama se ne može opisati kao optimalan, već
su određeni algoritmi bolji za određene klase modela, ili su dobri u detekciji promena stacionarnosti
i estimaciji u prelaznom režimu, dok u stacionarnom stanju daju osetno veću grešku, i obratno.
Takođe, različiti algoritmi imaju različit broj parametara koje treba podesiti pre početka estimacije i
koji u mnogome utiču na kvalitet estimacije. Uzimajući u obzir sve te kriterijume, postaje jasno da
ne postoji optimalan algoritam. Svi algoritmi imaju određene nedostatke i prednosti u zavisnosti od
područja upotrebe.
Predmet istraživanja ove doktorske disertacije su algoritmi za detekciju nestacionarnosti i adaptaciju
faktora zaboravljanja. Cilj disertacije je razvoj novog algoritma za detekciju nestacionarnosti signala
i adaptaciju faktora zaboravljanja, sa uporedivim ili boljim performansama u poređenju sa prethodno
opisanim i u literaturi poznatim algoritmima.
Rešenje predloženo u ovoj disertaciji predstavlja novi pristup dizajnu algoritma za detekciju
nestacionarnosti signala i adaptaciji faktora zaboravljanja zasnovan na apsolutnim konačnim
razlikama koji do sada nije korišćen u literaturi. Predloženi algoritam je intuitivan i jednostavan za
korišćenje i implementaciju u praksi. Eksperimentalni rezultati pokazuju odlične performanse
algoritma u odnosu na druge, trenutno dostupne algoritme.
Abstract (en)
Although the field of adaptive filtering is quite developed and various results date back to
the middle of the last century, the fact that even today there are scientific journals and international
scientific conferences that are dedicated only to this field speaks volumes about how current and
challenging it is even today for entire communities of scientists and researchers. None of the
algorithms can be described as optimal, but certain algorithms are better for certain classes of models,
or they are good at detecting changes in stationarity and estimation in the transient mode, while in the
stationary state they give a noticeably larger error, and vice versa. Also, different algorithms have a
different number of parameters that need to be set before starting the estimation and which largely
affect the estimation quality. Taking into account all these criteria, it becomes clear that there is no
optimal algorithm. All algorithms have certain disadvantages and advantages, depending on the area
of use.
The subject of research in this doctoral dissertation is algorithms for non-stationarity detection and
adaptation of the forgetting factor. The goal of this doctoral dissertation is the development of a new
algorithm for the detection of signal non-stationarity and the adaptation of the forgetting factor, with
comparable or better performance compared to previously described and known algorithms in the
literature.
The solution proposed in this dissertation represents a new approach to the design of the algorithm
for the detection of signal non-stationarity and the adaptation of the forgetting factor based on
absolute finite differences, which has not been used in the literature so far. The proposed algorithm
is intuitive and easy to use and implement in practice. Experimental results show excellent
performance of the algorithm compared to other currently available algorithms.
Authors Key words
Adaptivno filtriranje; Detekcija nestacionarnosti; Apsolutne konačne razlike,
Varijabilni faktor zaboravljanja; Modeliranje signala
Authors Key words
Adaptive filters; Non-stationarity detection; Absolute finite differences; Variable
forgetting factor; Signal modeling
Classification
004.421.6
Type
Tekst
Abstract (sr)
Iako je oblast adaptivnog filtriranja razvijena i različiti rezultati datiraju još iz sredine
prošlog veka, činjenica da i danas postoje naučni časopisi i međunarodne naučne konferencije koje
su posvećene samo ovoj oblasti dovoljno govori o tome koliko je ona i danas aktuelna i izazovna za
čitave zajednice naučnika i istraživača. Nijedan od algoritama se ne može opisati kao optimalan, već
su određeni algoritmi bolji za određene klase modela, ili su dobri u detekciji promena stacionarnosti
i estimaciji u prelaznom režimu, dok u stacionarnom stanju daju osetno veću grešku, i obratno.
Takođe, različiti algoritmi imaju različit broj parametara koje treba podesiti pre početka estimacije i
koji u mnogome utiču na kvalitet estimacije. Uzimajući u obzir sve te kriterijume, postaje jasno da
ne postoji optimalan algoritam. Svi algoritmi imaju određene nedostatke i prednosti u zavisnosti od
područja upotrebe.
Predmet istraživanja ove doktorske disertacije su algoritmi za detekciju nestacionarnosti i adaptaciju
faktora zaboravljanja. Cilj disertacije je razvoj novog algoritma za detekciju nestacionarnosti signala
i adaptaciju faktora zaboravljanja, sa uporedivim ili boljim performansama u poređenju sa prethodno
opisanim i u literaturi poznatim algoritmima.
Rešenje predloženo u ovoj disertaciji predstavlja novi pristup dizajnu algoritma za detekciju
nestacionarnosti signala i adaptaciji faktora zaboravljanja zasnovan na apsolutnim konačnim
razlikama koji do sada nije korišćen u literaturi. Predloženi algoritam je intuitivan i jednostavan za
korišćenje i implementaciju u praksi. Eksperimentalni rezultati pokazuju odlične performanse
algoritma u odnosu na druge, trenutno dostupne algoritme.
“Data exchange” service offers individual users metadata transfer in several different formats. Citation formats are offered for transfers in texts as for the transfer into internet pages. Citation formats include permanent links that guarantee access to cited sources. For use are commonly structured metadata schemes : Dublin Core xml and ETUB-MS xml, local adaptation of international ETD-MS scheme intended for use in academic documents.