Schoobrary رجوع
العودة إلى البحث
رسائل ماجيستير الانجليزية 2021 fbb428e5-5cf5-4621-9248-c9d8dd6b7699

INTERFERENCE SOURCES IDENTIFICATION FOR ETHERNET CABLE IN ELECTROMAGNETICALLY NOISY ENVIRONMENTS BASED ON BLIND SOURCE SEPARATION TECHNIQUES

تحديد مصادر التداخل لكابل الأيثرنت في بيئات الضوضاء الكهرومغناطيسية بالاعتماد على تقنيات فصل المصادر العمياء

أمير ثابت رشيد هادي, علي عبد العباس عبدالله البكري

الكلية التقنية الهندسية - نجف-جامعة الفرات الأوسط التقنية · العراق

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

When text, audio, graphics, or any other type of data is transmitted via a carrier media, the transmission process is impacted by the environment, and the delivered signals may be distorted as a result. Blind Source Separation (BSS) algorithms are employed to address the distortion problem. (BSS) , on the other hand, is a common approach for recovering signals from observed signals . Noise and distortions across Ethernet connections are one of the practical issues. The Ethernet cable is the model of choice in this thesis for testing the suggested method. Blind Source Separation algorithms STONE Algorithm, Joint Approximate Diagonalization of Eigen(JADE) Algorithm, and Efficient Fast-Independent Component Analysis (EFICA) were used in this thesis to seperate the source signal from the observed signal . Electric Magnetic Field noise Electromagnetic Interference (EMI) and Crosstalk noise are two type of noises added to three types of data: text data, audio data, and image data. The Signal to Noise Ratio(SNR) was used to compare the outcomes of three Blind Source Separation(BSS) algorithms. Based on the three types of data sent via the Ethernet cable: audio, text, and picture data, the results were split into three groups. To compare all algorithms , the average Signal to Noise Ratio obtained by each algorithm is utilized. According to the data, the STONE algorithm have the Signal to Noise Ratio value with the highest estimated value. Despite having a lower Signal to Noise Ratio than STONE, the Joint Approximate Diagonalization of Eigen method beats the Efficient Fast-Independent Component Analysis algorithm. Each algorithm's reported Signal to Noise Ratio in decibels.

التعريف والنوع

رقم الوثيقة
fbb428e5-5cf5-4621-9248-c9d8dd6b7699
رقم العقد
0
نوع الوسائط
Crawler
نوع المحتوى
الرسائل العلمية
صيغة المصدر
رسائل ماجيستير
نوع الملف
pdf image
أسماء الملفات
fbb428e5-5cf5-4621-9248-c9d8dd6b7699_1.pdf

بيانات النشر

ترجمة العنوان
تحديد مصادر التداخل لكابل الأيثرنت في بيئات الضوضاء الكهرومغناطيسية بالاعتماد على تقنيات فصل المصادر العمياء
ألقاب المؤلفين
[{"name_ar":"أمير ثابت رشيد هادي","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"علي عبد العباس عبدالله البكري","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]
اللغة
English

المصدر والدورية

اسم المصدر
INTERFERENCE SOURCES IDENTIFICATION FOR ETHERNET CABLE IN ELECTROMAGNETICALLY NOISY ENVIRONMENTS BASED ON BLIND SOURCE SEPARATION TECHNIQUES

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات
0

إشراف وإعداد

الإشراف
علي عبد العباس عبدالله البكري
الإعداد
أمير ثابت رشيد هادي

الاقتباسات الببليوغرافية

APA

أمير ثابت رشيد هادي و علي عبد العباس عبدالله البكري. (2021). INTERFERENCE SOURCES IDENTIFICATION FOR ETHERNET CABLE IN ELECTROMAGNETICALLY NOISY ENVIRONMENTS BASED ON BLIND SOURCE SEPARATION TECHNIQUES. أطروحة(رسائل ماجيستير). الكلية التقنية الهندسية - نجف-جامعة الفرات الأوسط التقنية. العراق.

MLA

أمير ثابت رشيد هادي و علي عبد العباس عبدالله البكري. INTERFERENCE SOURCES IDENTIFICATION FOR ETHERNET CABLE IN ELECTROMAGNETICALLY NOISY ENVIRONMENTS BASED ON BLIND SOURCE SEPARATION TECHNIQUES. 2021. الكلية التقنية الهندسية - نجف-جامعة الفرات الأوسط التقنية، رسائل ماجيستير.