Algorithmes adaptatifs évolués de filtrage

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

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.

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التعريف والنوع

رقم الوثيقة

04ba1b08-dd92-497d-936a-7b7e13287d90

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل دكتوراة

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

758345_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"Abderezzak Guessoum","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"Daoud Berkani","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"Madjid Arezki","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

French

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Algorithmes adaptatifs évolués de filtrage

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كلمات الباحثين

RLS rapide LMS normalisé Filtrage adaptatif Vitesse de convergence Capacité de poursuite Signal de parole

إشراف وإعداد

الإشراف

Abderezzak Guessoum, Daoud Berkani

الإعداد

Madjid Arezki

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