پروفیسر ضیاء احمد بدایونی
افسوس ہے گزشتہ مہینہ ہماری پرانی بزم علم وادب کی ایک اورشمع بجھ گئی۔ پروفیسر ضیاء احمد صاحب بدایونی، بدایوں کے ایک نامور خانوادۂ شعروادب کے فرزند ارجمند تھے۔قدیم دستور کے مطابق عربی فارسی کی تعلیم ایک مدرسہ میں پائی پھرانگریزی تعلیم کی طرف متوجہ ہوئے توایم۔اے تک پہنچے، فارسی میں جس کا امتحان الٰہ آباد یونیورسٹی سے فرسٹ ڈویژن میں پاس کیا۔۱۹۲۶ء میں بسلسلۂ ملازمت علی گڑھ مسلم یونیورسٹی سے وابستہ ہوئے اورشعبۂ فارسی کے صدر اورپروفیسر کی حیثیت سے۱۹۵۹ء میں ریٹائرڈ ہوئے۔
موصوف کی استعداد بڑی پختہ اورنظر بہت وسیع تھی۔عربی،فارسی اوراردو شعروادب پر تحقیقی اور مبصرانہ نگاہ رکھتے تھے۔ لغت ان کا خاص فن تھا چنانچہ ریٹائرمنٹ کے بعد چند برس علی گڑھ میں اورچند برس دہلی میں لغت پرجوکام اردو شعبوں کے ماتحت ہورہاہے اس سے وابستہ رہے۔ تصنیف وتالیف کاذوق فطری تھا چنانچہ تاریخ و ادب پرمتعدد تصنیفات یادگار چھوڑی ہیں جن میں دیوان مومن مع ایک طویل مقدمہ کے اورشرح قصائد مومن خاصہ کی چیزیں ہیں۔ مذہبیات سے بڑی دلچسپی تھی، اس سلسلہ میں بھی ان کی دوتین کتابیں ہیں۔ اخلاق و عادات کے لحاظ سے بھی بڑی خوبیوں کے بزرگ تھے، نہایت خوددار، ملنسار اورمتواضع تھے۔ طلباء پربے حد شفقت کرتے اور ان کی خدمت کے لیے ہروقت مستعد رہتے تھے۔ کم سخن تھے مگرجب بولتے تھے توتقریر مربوط اور پُرمغز کرتے تھے۔ عمر۷۷برس کے لگ بھگ تھی۔ ادھر کچھ عرصہ سے علی گڑھ میں جس کو انھوں نے اپنا وطن بنالیا تھا مقیم تھے۔وہیں۸/جولائی کوشب میں انتقال ہوا۔ اﷲ تعالیٰ غریق رحمت کرے، اب اس وضع کے لوگ کہاں ملیں گے۔
[اگست۱۹۷۳ء]
تهدف الدراسة الى معرفة طبيعة التنافس الدولي حول إيران بحكم موقعها الجغرافي المميز الذي يشكل حلقة وصل بين معسكرين متباينين، الدول الأوربية والولايات المتحدة الامريكية من جهة والاتحاد السوفيتي من جهة ثانية خلال الحرب العالمية الثانية عدت إيران ذات أهمية استثنائية في ظل السياسة الدولية أثناء الحرب العالمية الثانية، لا لموقعها الجغرافي المهم حسب بل انها أصبحت جزءاً لا يتجزأ من تلك السياسة، التي شكلت صراعاً مريراً وتنافساً كبيراً بين دول الحلفاء والمحور خلال تلك الحرب، وبشكل خاص بعد الهجوم الألماني على الاتحاد السوفيتي في 22 حزيران 1941 التي أخذت تطورا خطيرا في أحداث العالم بأسره. وقد اعتمد الباحث في دراسته على المنهج التاريخي الحديث حيث تابع تطور الأحداث العسكرية والعلاقات السياسية والاقتصادية بين الجانبين تاريخياً. ومن أهم النتائج التي أفرزتها الدراسة: عدم الاستقرار في العلاقات السياسية والاقتصادية بين روسيا وإيران بسبب ضغوطات الدول الأجنبية وتدخلها في الشؤون الداخلية لإيران.
Automatic Modulation Classification (AMC) is a scheme to classify the modulated signal by observing its received signal features. The received signal is usually corrupted by influence of various sources, such as, white guassian noise and fading, which degrades the signal quality. Automatic modulation classification plays an important role in cognitive radio communication. Due to amassed usage of digital signals in different technologies, such as, cognitive radios, scientists have focused on recognizing these signal types. AMC is expected to be incorporated in the upcoming cognitive communication. Generally, digital signal type classification can be categorized into two major categories: decision theoretic (DT) methods and pattern classification (PC) methods. In this research we focused on PC methods which are based upon features extraction. The feature extraction based modulation classification is accomplished in two modules. The first module is the feature extraction and second is classification process which gives decision based upon the features extracted. The features extracted from the received signal are higher order moments, higher order cummulants, spectral features, cyclo-stationary features and novel Gabor features. The classification of digital modulation formats such as pulse amplitude modulation (PAM), quadrature amplitude modulation (QAM) and phase shift keying (PSK) and frequency shift keying (FSK) are considered throughout the research. The performance of proposed classifier are analyzed on additive white guassian noise channel (AWGN), Rayleigh flat fading channel, Rician flat fading channel and log normal fading channel. The proposed classifier algorithm for classification of different unknown modulated signals is based on normalized higher even order cummulants features and spectral features. The proposed classifiers are based on likelihood function, vi multilayer perceptron and linear discriminant analysis. The simulation results show that the proposed algorithms have high classification accuracy even at low signal to noise ratio (SNR). The proposed classifier algorithms perform efficiently as compared to the existing classifiers. A novel joint feature extraction and classification technique is proposed to classify the digital modulated signals by adaptively tuning the parameters of Gabor filter network. The Gabor atom parameters are tuned using delta rule and weights of the Gabor filter using least mean square (LMS) algorithm. The proposed algorithm classifies efficiently the PSK, FSK and QAM signals with 100% classification. The Modified gabor filter network is proposed for classification of M-PAM signals. The proposed HMM and Gabor filter network formulates an optimal classifier structure. The proposed classifier use Baum-Welch algorithm and Genetic algorithm (GA) to update the Gabor filter network and hidden markov model (HMM) parameters. The fitness function for the genetic algorithm is probability of observation sequence given the model. The objective is to maximize the probability of observation sequence. To improve the classification accuracy, three parameters of Gabor filters (GFs) network and one HMM parameter are adjusted simultaneously such that the probability of observation sequence is maximized. The proposed classifiers are compared with well-known techniques in the literature and simulation results show the supremacy of the proposed schemes over the contemporary techniques.