Maksimum olabilirlik yaklaşımı ile frekans domeninde lineer sistemlerin kimliklendirilmesi
Identification of linear systems in the frequency domain using the maximum likelihood estimation
- Tez No: 109499
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ŞABAN ÖZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2001
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 56
Özet
V ÖZET Bu tez çalışmasında, tutarlı, çok iyi derecede etkin, stokastik hataya ve model hatasına hassasiyeti çok iyi olan ve bu Özelliklerinden dolayı en iyi frekans domeni sistem kimliklendirme metodu olarak bilinen Maksimum Olabilirlik yaklaşımı incelenmiştir. Çalışmada önce genel model yapılan tanıtılmış, ardından modellemenin tarihçesinden bahsedilerek genel sistem kimliklendirme adımlan anlatılmıştır. Fourier dönüşümü, lineer dinamik modeller, uyancı işaretler tanıtılmış ve ardından frekans domeni ile zaman domeni kimliklendirmesi karşılaştmlarak frekans domeninde çalışmanın avantajları anlatılmıştır. Frekans domeni sistem kimliklendirme algoritmalan genel olarak tanıtılmış ve probleme göre hangi algoritmanın kullanılması gerektiği hakkında kısa bilgiler verilmiştir. Ardından değişkenlerdeki hatalar sistemleri tanıtılıp, Maksimum Olabilirlik yaklaşımı ile bu tür sistemleri kimliklendirebilmek için kullanılan maliyet fonksiyonu verilmiştir. Simülasyonlar bölümünde önce SNR değiştirilerek, kararlı, sınırda kararlı ve kararsız 5 adet farklı sistem kimliklendirmesi simüle edilmiş ve Maksimum Olabilirlik yaklaşımının, SNR değerine ve değişimlerine bağımlılığı incelenmiştir. Yaklaşımın, kimliklendirilmek istenen sistemin transfer fonksiyonunun payında bulunan sabite bağımlılığım incelemek için, farklı bir örnekte bu sabit değiştirilerek kimliklendirmeye etkisi incelenmiştir. Yaklaşımın, düşük ve yüksek dereceden modelleme şartlannda davranışlannı belirlemek için, dereceleri bilinen bir sistem farklı derecelerde modellenmiş ve sonuçlar incelenmiştir. Başka bir örnekte Maksimum Olabilirlik yaklaşımı ile En Küçük Kareler, Enstrümantal Değişken, ARMAX, Box- Jenkins metodlan karşılaştmlmıştır ve elde edilen modellerin transfer fonksiyonu katsayıları ve kimliklendirme hata sonuçları verilmiştir.
Özet (Çeviri)
VI ABSTRACT In this thesis study, because of some properties such as consistency, extremely effective, very well sensitive to stochastic and model errors properties, the Maximum Likelihood (ML) estimation was analyzed, which is known the best estimation method among the frequency domain system identification mothods. In the study, the general model structures were introduced firstly. History of modelling was presented and then general system identification steps were given. Fourier transform, dynamic models, excitation signals were described and then, the frequency domain identification was compared to the time domain identification, afterwards the advantages of working on frequency domain were explained. Frequency domain identification algorithms were introduced generally and some information were given about which algorithm should be used according to the problem. After errors-in-variables systems were introduced, the cost function, which is used for identification of systems with ML estimate, was given. In the chapter of simulations, identification of 5 different systems which are stable in the strict sense, stable in the wide sense and unstable were simulated by modifying SNR values, and the dependency of ML estimate on SNR values and variations were analyzed. In order to analyse dependency of estimate the constant on the numerator of transfer function, the effect of constant to the identification was analyzed by changing the constant in a different example. In order to determine the behaviours of estimation case of low and high order models, a system, was modelled with different orders and the results were analyzed. In the another example, the ML estimate was compared with The Least Squares, Instrumental Variable, ARMAX and Box-Jenkins methods and then innovations of coefficients and mse values were given.
Benzer Tezler
- Novel OTFS system designs for 6G communication networks
6G haberleşme ağları için yeni OTFS sistem tasarımları
YUSUF İSLAM TEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERTUĞRUL BAŞAR
- Kırklareli Üniversitesi Kayalı kampüsünün rüzgar enerjisi potansiyelinin belirlenmesi
Determination the wind energy potential of the Kırklareli University Kayalı campus
BEKİR ADEM ÇAKMAKÇI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EnerjiKırklareli ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN HÜNER
- Visible light positioning systems: Fundamental limits, algorithms and resource allocation approaches
Görünür ışık konumlandırma sistemleri: Temel sınırlar, algoritmalar ve kaynak tahsisi yaklaşımları
MUSA FURKAN KESKİN
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNAN GEZİCİ
- Hierarchical dirichlet process based gamma mixture modelling for terahertz band wireless communication channels and statistical modelling of 240 GHz - 300 GHz band
Terahertz bandı kablosuz haberleşme kanalları için hiyerarşik dirichlet sürecine dayalı gamma karışım modeli ve 240 GHz-300 GHz bandının istatistiksel modellenmesi
ERHAN KARAKOCA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
- Sparse channel estimation and data detection algorithms for OFDM-based underwater acoustic communication systems
DFBÇ tabanlı su altı akustik haberleşme sistemleri için seyrek kanal kestirimi ve veri tespit algoritmaları
MHD TAHSSIN ALTABBAA
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKadir Has ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Bilim Dalı
PROF. DR. ERDAL PANAYIRCI