Özet:
Doğrusal kanalların dengelenmesi birçok araştırıcının ilgi odağı haline gelmiştir. Bu konularda yapılan çalışmalar, yayınlarda oldukça fazla yer tutmaktadır. Bu çalışmada, özyineli en küçük kare kafes algoritması kullanarak, doğrusal kanalların dengelenmesi problemi incelenmektedir. Doğrusal bir kanal modeli seçilerek, bu kanalın kafes algoritması yardımıyla dengelenmesine ilişkin bilgisayar simülasyonu yapılmakta ve algoritmanın başarımı incelenerek en küçük kareler (LMS) algoritmasıyla bir karşılaştırma yapılmaktadır. Uyarlamak süzgeçler günümüzde çok değişik amaçlar için çok değişik alanlarda kullanılmaktadır. Örneğin haberleşmede gürültü bastıranı ve gönderilen işaretin alıcı tarafinda kestiriminde de uyarlamalı süzgeçler kullanılmaktadır. Ayrıca ses işleme, görüntü işleme gibi konularda da uyarlamalı süzgeç uygulamaları görülmektedir.Yine tıp alanında çeşitli hastalıkların teşhisinde kullanılan EP ( Evoked Potential ) analizinde son yıllarda uyarlamalı süzgeçler ile öngörü yoluna gidilmekte ve bu yöntem ile oldukça başarılı sonuçlar elde edilmektedir.. öngörü, sistem tanıma ve kanal dengeleme problemlerinde uyarlamalı süzgeçler oldukça yüksek bir başarım oranına sahiptir. Uyarlamalı Süzgeç kuramında temel olarak, Wiener Süzgeç Kuramı, Kalman Süzgeç Kuramı ve En Küçük Karesel Ortalama Hata Yöntemi diye adlandırılan üç yöntem kullanılmaktadır. Bu yöntemlerden Wiener Süzgeç Kuramı ve Kalman Süzgeç Kuramı istatistiksel kuramlardır. Yani istatistiksel ön bilgilere ihtiyaç vardır. Diğer bir yöntem olan En Küçük Karesel Ortalama Hata Yöntemi ise deterministikdir. Bu çalışmada ele alman özyineli kafes süzgeçlerde de en küçük karesel ortalama hata yaklaşımı sözkonusudur. Bu süzgeçler ses işleme, gürültü bastırma, sistem tanıma ve kanal dengeleme gibi birçok problemin çözümünde kullanılmaktadır. Ayrıca modüler yapısı nedeniyle donanım olarak gerçeklemede tercih edilmektedir. özyineli en küçük kare kafes süzgeçleri konusu incelenirken öncelikle en küçük kare yöntemi ele alınmakta, daha sonra bu algoritmaya temel teşkil etmesi bakımından ileri ve geri yönde doğrusal öngörü, doğrusal öngörüden yola çıkılarak incelenmektedir. Her iki öngörü için ayrı ayrı normal ve genişletilmiş denklemler çıkarılarak algoritmanın yapısı ortaya konulmaktadır.IV özyineli en küçük kare kafes algoritması oluşturulduktan sonra, bu algoritma kullanılarak kanal dengeleme problemi, örnek bir kanal modeli alınarak incelenmektedir. Elde edilen bilgisayar simülasyon sonuçlan incelendiğinde, bu algoritmanın başaranının, en küçük karesel ortalama ( LMS ) algoritmasının başarımından daha iyi olduğu görülmektedir.
