الفهرس 
SummaryOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 158 |  |  |
| | | from | 158 | | |
Abstract
تمثيل و تعارف المنظومات من الوضوعات الهامة فى عديد من محاولات أنظمة التجكم و الاتصالات و معالجة الاشارات. و تبحث هذه الرسالة فى موضوع التعارف المتكيف للمنظومات. ويستخدم المرشح المتكيف فى عمليةالتعارف المتكيف للمنظومة ليماثل سلوك الانظمة الديناميكية الطبيعية التى ربما يعبر عنها ”بالصناديق السوداء”. غير المعروفة ولها دخل أو أكثر ولديها خرج أو أكثر. ويتغذى كل من المنظومة غير المعروفة و المرشح المتكيف بنفس الدخل . ويتم تكييف المرشح المتكيف بهدف مماثله خرجه بخرج المنظومه غير المعروفة. وإذا كان هذا المرشح المتكيف لديه عددا كافيا من المعلومات التى يمكن ضبطها ف&ن الحصول على المماثلة لخرجه وخرج المنظومة غير المعروفة يصير ممكنا. وبعد التقارب يماثل منحنى الاستجابة للمنظومة المتكيفة منحنى الاستحابة للمنظومة غير المعروفة. وفى حالات عملية عديدة يوجد بالمنظومة غير المعروفة ضوضاء نتيجة قوى داخلية عشوائية. وتظهر هذه الضوضاء فى خرج المنظومة وتمثل عادة بالضوضاء المضافة. وعادة تكون هذه الضوضاء غير مرتبطة بدخل المنظومة . وفى هذه الحالة تضبط معاملات المرشح لتقليل متوسط مربع الفرق بين خرج المنظومة وخرج المرشح المتكيف. ويعتمد كل من الاداء الانتقالى والاداء النهائى للمرشح المتكيف على الخوارزم المستخدم فى ضبط معاملاته.
وتحتوى هذه الرسالة على ثلاث إضافات رئيسيه فى سياق التعارف المتكيف للمنظومات . وتتعلق الاضافة الاولى بالترشيح المتكيف باستخدام خوارزم قطبية الخطأ حيث إقترح خوارزم يقوم بتكييف حجم خطوة خوارزم قطبية الخطأ الذى يلاقى إقبالا كبيرا فى تطيبيقات الترشيح المتكيف بفضل سهولة تنفيذه. ولقد بنى خوارزم تكييف حجم الخطوة على &يجاد النهاية الصغرى للقيمة المطلقة اللحظية للخطأ . ولقد تم &ستبدال متجه البيانات فى الخوارزم المشتق بالمتهجه المكون من قطبيه عناصره. ويمتاز الخوارزم المقترح بعدم &حتوائه على أى عمليات ضرب مما يؤدى إلى سهولة تنفيذه. ولقد أظهرت نتائج المحاكاة على الحاسب الالى أن الخوارزم المقترح يحقق خفضا كبيرا فى زمن التقارب لخوارزم قطبية الخطأ عند نفس القيمة لمتوسط مربع الخطأ النهائى. ففى احدى الحالات التى تمت محاكاتها أدى الخوارزم المقترح ألى خفض زمن التقارب إلى خمس قيمته.
أما الاضافة الثانية فهى تتعلق بالتعارف المتكيف للمنظومات عند السرعات العالية للبيانات حيث لا يتمكن المعاج لج الرقمى للمرشح المتكيف من أجراء عمليات الضرب اللازمة لخوارزم التكيف و الحل المباشر لهذه المشكلة هو اسلوب المعالجة على التوازى و لكن يعيب هذا الاسلوب أرتفاع تكلفته. و قد إقترححل بديل يناسب حالة التعارف المتكيف للمنظومات . و تنفذ هذه الطريقة كما يلى : يتم إدخال البيانات اللازمة لاجراء عملية التكييف إلى المعالج الرقمى و تبدأ عملية التكييف و تستبعد كل البيانات التى تأتى بعد ذلك حتى إنهاء عملية التكييف, و عندئذ يتم إدخال مجموعة جديدة من البيانات لاجراء تكييف جديد, و هكذا , و لقد تم تطبيق هذه الطريقة على كل من خوارزم أقل متوسط لمربع الخطأ و خوارزم قطبية إشارة الخطأ و خوارزم قطبية البيانات . كما أستخد مت المحاكاه على الحاسب الالى لدراسة تأثير إستبعاد البيانات على الاداء الانتقالى للخوارزم فى وجود بيانات مستفلة وكذا فى وجود بيانات مترابطة.
و تتعلق الاضافة الثلثة و الاخيرة بملاحقة التغبرات العشوائية للمنظومة فى وجود تغبرات فى قدرة الدخل . و لقد وجد أن التغيير فى القدرة يقلل من اداء المرشح المتكيف عندما تتم أقلمة معاملاته تبعا لخوارزم أقل متوسط لمربع الخطأ حيث أن حجم الخطوة المثالى لهذا الخوارزم يعتمد على قدرة البيانا . ولتفادى هذه الاضمحلال أقترح استخدام خوارزم قطبية البيانات و خوارزم قطبية كل من البيانات و إشارة الخطأ حيث أن الحجم الامثل لخطوة كل من هذين الخوارزمين لا يعتمد على على التغيرات فى قدرة الدخل. ولقد أظهرت المحاكاة على الحاسب الالى أن أداء كل من هذين الخوارزمين يفوق اداء خوارزم أقل متوسط لمربع الخطأ. ولقد تم أيضا دراسة الحالة التى تكون فيها فدرة الدخل معرضة لزيادات كبيرة حيث من المعروف أن خوارزم أقل متوسط لمربع الخطأ يتباعد عندما تزيد قدرة الدخل عن حد معين . لذا فلقد تمت دراسة أداء المشتقات القطبية القطبية لخوارزم أقل متوسط لمربع الخطأ للعمل فى هذه الحالة . و أظهرت نتائج المحاكاة على الحاسب الالى أن خوارزم إشارة الخطأ و خوارزم قطبية البيانات و أشارة الخطأ غير متباعدين لجميع قيم فدرة الدخل كما أظهرت النتائج أن خوارزم قطبية البيانات يتباعد عندما تزيد قدرة البيانات عن حد معين ووجد أيضا أن قيمة قدرة البيانات التى يتباعد عندها خوارزم أقل متوسط لمربع الخطأ . مما سبق يفضل إستخدام خوارزم قطبية البيانات و إشارة الخطأ و كذا خوارزم إشارة الخطأ فى حالات الزياة الكبيرة لقدرة الدخل .
و تحتوى الرسالة على خمسة فصول : الفصل الاول يقدم النظريات و التبيقات للمعالجة المتكيفة للاشارات . أما الفصل الثانى فلقد خصص للاضافة الاولى للرسالة و التى تم ذكرها عاليا . ويحتوى الفصلان الثالث و الرابع على الاضافتين الثانية و الثالثة على الترتيب . أما الفصل الخامس فهو يحتوى على الاستنتاجات الرئيسية بالرسالة و بعض النفاط المطروحة للبحث فى المستقبل . و قد أختتمت الرسالة بثلاث ملاحق يحتوى كل ملحق على أحد برامج المحاكاة التى تم إستعمالها فى الرسالة .