TY - JOUR ID - TI - Analyze the Efficiency of Blind Signal Extraction Algorithms in a Background of Impulse Noise Based on the Maximization of the Absolute Value of the Kurtosis. AU - Intissar Hamid Obaid AU - Hussein Ali Lafta PY - 2018 VL - 26 IS - 1 SP - 394 EP - 406 JO - Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل SN - 19920652 23128135 AB - In this paper, analyzed the efficiency of algorithms of blind pulse signal extraction in a background of impulse noise based on the maximization of the absolute value of the kurtosis. Synthesized blind separation algorithms with fixed point and it is considered in combination with the gradient. The convergence of these algorithms is shown for zero and nonzero initial conditions. A lemma and two theorems are formulated Allowing to prove the blind allocation of the signal and to determine the number of decisions with regard to signal extraction. Modeling established that the fixed point algorithm based on the maximization of the absolute kurtosis value is more efficient and allows to separate the pulse desire signal with the signal-to-noise ratio of 30 dB more than the gradient algorithm with the same objective function. Computer modeling of AbsoKurt and AbsoKurtFP algorithms Carried out in Simulink using Matlab programing.

في هذا البحث، تم تحليل كفاءة خوارزميات استخلاص إشارة النبض العمياء في خلفية ضوضاء النبض على أساس تعظيم القيمة المطلقة للتفرطح. توليف خوارزميات الاستخلاص العمياء مع نقطة ثابتة وتدرس في تركيبة مع التدرج. ويظهر التقارب بين هذه الخوارزميات للشروط الاولية الصفرية وغير الصفرية .يتم صياغة برهان ليمي ومبرهنتين للسماح باثبات تخصيص أعمى للإشارة وتحديد عدد القرارات فيما يتعلق باستخلاص الاإشارة. وقد أثبتت النمذجة أن خوارزمية النقطة الثابتة القائمة على تعظيم قيمة التفرطح المطلق هي أكثر كفاءة وتسمح بفصل إشارة النبضية المطلوبه بحيث ان نسبة الإشارة إلى الضوضاء تبلغ30 ديسيبل أكثر من خوارزمية التدرج التي لها نفس الوظيفة والهدف. ان المحاكاة لخوارزمية تعظيم قيمة التفرطح المطلق و خوارزمية النقطه الثابتة القائمة على تعظيم قيمة التفرطح المطلق تم تننفيذها باساخدام برنامج ماتلاب. ER -