Geri Dön

Zamanla değişen yüksek dereceli spektrum analizi

Time varying higher order spectrum analysis

  1. Tez No: 121127
  2. Yazar: MAHMUT YALÇIN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYDIN AKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 118

Özet

ÖZET ZAMANLA DEĞİŞEN YÜKSEK DERECELİ SPEKTRUM ANALİZİ Durağan olmayan işaretlerin zamanla değişen frekans içeriği, zaman-frekans analizi için yardımcı bir araçtır. Bu çalışmada, durağan olmayan işaretlerin yüksek dereceden izgesel analizi için bir yöntem önerilmektedir. Çok pencereli Gabor açılımı yardımıyla katsayıları bulunan Evrimsel izge, referans bir yüksek dereceli zaman-frekans dağılımından çıkartılmakta ve bu farkların kareleri toplamı, minimum yapılmaktadır. En küçük kareler adamında, bulunan evrimsel izge, yüksek dereceli zaman-frekans izgelerinin, yüksek çözünürlük, çok pencereli evrimsel izgenin de pozitif olma gibi iyi yönlerini almaktadır. VI

Özet (Çeviri)

SUMMARY TIME VARYING HIGHER ORDER SPECTRUM ANALYSIS Time-Frequency signal analysis is a helpful tool for analyzing the time-varying frequency content of a non-stationary signal. In this work, it is supposed a method for the higher order spectral analysis of non-stationary signals. The constants of evolutionary spectrum is found with the help of multiple window Gabor expansion, this evolutionary spectrum is found out from a reference higher order time-frequency distribution, and the sum of the squares of the differences is made minimum. Evolutionary spectrum that can be calculated by means of the least squares, has the high resolution advantage of higher order time-frequency spectrum as well as the positivity advantage of the multiple window evolutionary spectrum. VII

Benzer Tezler

  1. SEEG verilerinden yüksek dereceli istatistikler ve izgeler kullanarak epileptik atak tespiti

    Epileptic seizure detection from SEEG data by using higher order statistics and spectra

    RAZİYE BAŞAR ARTAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ERTUĞRUL YAZGAN

  2. Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques

    Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    AHAMADI ABDALLAH IDRISSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

  3. Application of decomposition techniques in turbulent jet plows

    Ayrıklaştırma yöntemlerinin türbülanslı jet akışlarına uygulanması

    TAMER YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ KODAL

  4. An adaptive modal pushover analysis procedure to evaluate the earthquake performance of high-rise buildings

    Yüksek binaların deprem performansının değerlendirilmesi için bir uyarlamalı itme analizi yöntemi

    MELİH SÜRMELİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERCAN YÜKSEL

  5. A doherty power amplifier for 5G applications

    5G uygulamaları için bir doherty güç yükselteci

    HASAN KONANÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET NURİ AKINCI

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ŞERİF SAVCI