Recently, complex-valued least mean kurtosis (CLMK) algorithms have become highly popular in the literature due to the advantages they offer. This study provides a detailed performance analysis of OC-CLMK, OC-ACLMK, ROC-CLMK, and ROC-ACLMK algorithms previously proposed by Çolak Güvenç and Mengüç, focusing on step size, forgetting factor, and filter order. Firstly, the performance analysis in this study is made by comparing parameter ranges with different values and three different censoring ratios on two different scenarios of the system identification problem used in the study in which the algorithms were proposed. Then, the dependencies of the proposed online censoring-based CLMK algorithms to these crucial parameters is presented in terms of steady-state mean square error (SS-MSE). Thus, a guiding study is presented to the end-users of online censoring-based CLMK algorithms regarding the parameter limits within which they should be worked.
Parameter analysis Online censoring Complex-valued least mean kurtosis
121E324
Kompleks-değerli en küçük kurtosis tabanlı (complex-valued least mean kurtosis, CLMK) algoritmalar sağladığı avantajlar nedeniyle son zamanlarda literatürde oldukça popüler bir hale gelmiştir. Bu çalışmada, literatürde daha önce Çolak Güvenç ve Mengüç tarafından önerilen çevrim içi sansürleme tabanlı OC-CLMK, OC-ACLMK, ROC-CLMK ve ROC-ACLMK algoritmalarının adım büyüklüğü, unutma faktörü ve filtre derecesine göre detaylı başarım analizi sunulmuştur. İlk olarak, bu çalışmada yapılan başarım analizi, algoritmaların önerildiği çalışmada kullanılan sistem tanımlama problemine ait iki farklı senaryo üzerinde birbirinden farklı değerlere sahip parametre aralıklarında ve üç farklı sansürleme oranına göre kıyaslanarak yapılmıştır. Ardından, önerilen çevrim içi sansürleme tabanlı CLMK algoritmalarının bu önemli parametrelere olan duyarlılığı kararlı-durum ortalama kare hata (steady-state mean square error, SS-MSE) olarak verilmiştir. Böylece, çevrim içi sansürleme tabanlı CLMK algoritmalarının son kullanıcılarına hangi parametre sınırları içinde çalışılması gerektiğine ilişkin yol gösterici bir çalışma sunulmuştur.
Parametre analizi Çevrim içi sansürleme Kompleks-değerli en küçük kurtosis
121E324
Bu çalışma kısmen Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) tarafından desteklenmiştir (Proje Numarası: 121E324)
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Devreler ve Sistemler |
Bölüm | Araştırma Makaleleri |
Yazarlar | |
Proje Numarası | 121E324 |
Erken Görünüm Tarihi | 25 Haziran 2024 |
Yayımlanma Tarihi | 15 Temmuz 2024 |
Gönderilme Tarihi | 15 Mart 2024 |
Kabul Tarihi | 16 Mayıs 2024 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2024 |