Çok boyutlu sinyaller için çok ızgaralı seyrek geriçatım yöntemi

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0003-2928-0627en_US
dc.authorid0000-0002-3305-7674en_US
dc.date.accessioned2024-07-12T20:58:47Z
dc.date.available2024-07-12T20:58:47Z
dc.date.issued2020en_US
dc.departmentFakülteler, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümüen_US
dc.description.abstractIn this paper the application of a multigrid based sparse recovery method for multidimensional harmonic retrieval is investigated. Multidimensional modal estimation problem is formulated as a simultaneous sparse recovery problem for each dimension and then the signal parameters are estimated using a multigrid dictionary refinement scheme. Performance of the proposed method is compared against 2-D ESPRIT and Cramer-Rao lower bounds in numerical simulations.en_US
dc.description.abstractBu çalışmada çok ızgaralı seyrek geriçatım yönteminin çok boyutlu sinyallerin kestirimine uygulanması incelenmiştir. Çok boyutlu sinyallerin bileşenlerinin kestirilmesi problemi herbir boyutu için aynı anda seyrek geriçatım problemine dönüştürüldükten sonra sinyalin o boyuttaki bileşen kestirimi çok ızgaralı sözlük matrisi güncellemeyle iyileştirilmektedir. Önerilen yöntemin başarımı, 2-B ESPRIT yöntemi ve Cramer-Rao alt sınırı ile sayısal benzetimlerle karşılaştırılmıştır.en_US
dc.identifier.citationŞenyuva, R.V. ve Anarım, A. (2020). Çok boyutlu sinyaller için çok ızgaralı seyrek geriçatım yöntemi / Multigrad based sparse recovery method for multidimensional harmonic retrieval. IEEE, 2020 28th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU). s.1-4.en_US
dc.identifier.doi10.1109/SIU49456.2020.9302217
dc.identifier.endpage4en_US
dc.identifier.issn165-0608
dc.identifier.scopus2-s2.0-85100308567en_US
dc.identifier.scopusqualityN/Aen_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://ieeexplore.ieee.org/document/9302217
dc.identifier.urihttps://doi.prg/10.1109/SIU49456.2020.9302217
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12415/3224
dc.indekslendigikaynakScopus
dc.institutionauthorŞenyuva, Rıfat Volkan
dc.institutionauthorAnarım, Emin
dc.language.isotren_US
dc.publisherIEEEen_US
dc.relation.ispartof2020 28th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)en_US
dc.relation.publicationcategoryUluslararası Konferans Öğesien_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/*
dc.snmzKY07174
dc.subjectMultidimensional harmonic retrievalen_US
dc.subjectFrequency estimationen_US
dc.subjectSimultaneous sparse approximationen_US
dc.subjectÇok boyutlu sinyallerde geriçatımen_US
dc.subjectFrekans kestirimien_US
dc.subjectAynı anda seyrek geriçatımen_US
dc.titleÇok boyutlu sinyaller için çok ızgaralı seyrek geriçatım yöntemien_US
dc.title.alternativeMultigrad based sparse recovery method for multidimensional harmonic retrievalen_US
dc.typeConference Object
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Koleksiyon

Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Koleksiyonu
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu