Geri Dön

Bayes parametre kestirimi

Bayes parameter estimation

  1. Tez No: 126535
  2. Yazar: MEHMET CEVRİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DURSUN ÜSTÜNDAĞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Bayes Olasılık Teorisi, En çok Olabilirlik Fonksiyonu, Sonsal Olasılık Fonksiyonu, Önsel Olasılık Fonksiyonu, Parametre Kestirimi, Harmonik Frekans Temmuz, 2002 Mehmet CEVBİ IV, Bayes Kestirim Yöntemi, Bayes teorisi, Parametre tahmini, Bayes Probability Theory, Maximum- Likelihood Function, Posterior Probability Function, Prior Probability Function, Parameter Estimation, Harmonic Frequency Temmuz, 2002 Mehmet ÇEVRİ, Bayes Estimation Method, Bayes theory
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET BAYES PARAMETRE KESTİRÎMİ Bu tezde, daha çok gürültülü verilerden bir sinyalin oluşturulması ve oluşturulan sinyalin bilinmeyen parametrelerinin (genlikler, fekanslar) kestirim problemi ile ilgilenildi. Bunun için, ilk olarak problemin genel bir model denklemi verildi. Bayesgil mantığı kullanılarak parametre kestirim yöntemi, analitiksel olarak türetildi. Bayesgil mantığının kullanılması, parametreler hakkındaki önsel bilgileri, kestirim probleminin içerisine katan genel bir yöntem sağladı. Metod, ilk olarak genliği ve frekansı değişmeyen tek bir harmonik frekanstan oluşan sinyalden üretilmiş gürültülü veriler üzerine uygulandı. Sonra, yapay olarak üretilmiş gürültülü verilerden, genliği ve fazı değişmeyen birden fazla harmonik frekansın kestirimi için bir genelleştirme yapıldı.Tezde Mathematica yazılımının kullanılmasıyla bulunan bilgisayar simulasyon sonuçlan resimlendi, ve parametre kestirim problemlerinde Bayesgil mantığının kullanışlı olduğu göseterildi.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT BAYES PARAMETER ESTIMATION In this thesis, we are mostly concerned with a detection of a signal from noisy data and with an estimation problem of unknown parameters (eg. amplitudes and frequencies) of a detected signal. To do this, we first outline a general model equation of the problem and then derive analiticly a parameter estimation method using Bayesian logics. The use of Bayesian logics provides a general method that incoporate prior knowledges about parameters into the estimation problem. The method is applied to the data which are initially generated from a signal that consists of a single stationary harmonic frequency plus niose. Later, A generation is made for estimating multiple stationary harmonic frequencies from noisy data produced artificially. The results of computer simulations obatined by the use of Mathematica software are also illustrated in the thesis and shown the usefulness of Bayesian logics in the parameter estimation problem.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    409254

    Bayesian changepoint and time-varying parameter learning in regime switching volatility models

    Rejim değiştiren volatilite modellerinde Bayes bazlı değişim noktası ve zamana bağlı parametre kestirimi

    MUSTAFA SERDAR YÜMLÜ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SADIK FİKRET GÜRGEN

  2. Tez No

    456677

    Dina modelde Q matrisinin hatalı belirlenmesinin farklı örneklem büyüklüklerinde parametre kestirimine ve bireylerin sınıflandırılmasına etkisi

    The effect of the Q-matrix misspecification on parameter estimation and classification of individuals in differing sample sizes for the Dina model

    GİZEM UYUMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Eğitim ve ÖğretimAnkara Üniversitesi

    Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMAY ÇOKLUK BÖKEOĞLU

  3. Tez No

    828199

    Optimal linear mmse estimation in presence of correlationuncertainty under restricted bayesianframework

    Kısıtlanmış bayes çerçevesinde korelasyon belirsizliği altında en iyi doğrusal mmse kestirimi

    SÜLEYMAN TAYLAN TOPALOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SİNAN GEZİCİ

  4. Tez No

    350417

    Bayesian compressive sensing approach for ultra-wideband channel estimation

    Ultra geniş bant kanal kestirimi için bayes sıkıştırılmış algılama yaklaşımı

    MEHMET ÖZGÖR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  5. Tez No

    255415

    Particle methods for bayesian multiobject tracking and parameter estimation

    Parçacık metodları ile çoklu nesne izleme ve parametre kestirimi

    EMRE ÖZKAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER

Geri Dön