Sualtı yankılanımlı sinyallerinin yapay sinir ağları ile sınıflandırılması için bir sistem tasarım ve gerçekleştirimi
Design and implementation of a system for classification of underwater acoustic signals by neural networks
- Tez No: 155416
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. HARUN ARTUNER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Sualtı yankılanımlı sinyallerinin sınıflandırılması, özellik çıkartma, zaman gecikmeli yapay sinir ağları, yankılanımlı imza, Classification of underwater acoustic signals, feature extraction, time- delay neural networks, acoustic signature
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
SUALTI YANKILANIMLI SİNYALLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE SINIFLANDIRILMASI İÇİN BİR SİSTEM TASARIM VE GERÇEKLEŞTİRİMİ Y. KAAN DÖNMEZ ÖZ Bu tez çalışmasında, sonar işletmenine yardımcı olması amacıyla güvenilir bir şekilde sualtı yankılanımlı sinyallerinin sınıflandırılması için bir sistem tasarımının olurluğu araştırılmıştır. Yankılanımlı sinyaller bir hidrofon yardımı ile artalan gürültüsü, diğer hareket halindeki nesnelerin oluşturduğu girişim yada kaydedilen platformların hızı gibi çevresel değiştirgeler üzerinde herhangi bir denetim olmadan elde edilmişlerdir. Sayısallaştırılan sinyaller, Fourier dönüşümü ile frekans etki alanında ön işleme tabi tutulmuşlardır. Spektral katsayılar Yapay Sinir Ağının girişi olan özellik vektörünü oluşturmak üzere birleştirilmiştir. Sualtı yankılanımlı sinyalleri sınıflandırmak üzere bir Zaman Gecikmeli Yapar Sinir Ağı (ZGYSA) seçilmiştir. ZGYSA sualtı yankılanımlı sinyalleri sınıflandırma sonuçları ve başarımı, öğrenme örüntülerinin yakınsaması ve sınama örüntülerinin doğruluğu bütünüyle gösterilmiştir. Sualtı yankılanımlı sinyallere gürültü eklenerek, gürültünün sistem üzerindeki etkisi araştırılmış ve başarımı da gösterilmiştir. Bir ZGYSA ağı, öğrenme örüntülerini başarılı bir şekilde öğrenmiş ve sınama örüntüleri için de %84 doğruluk oranı elde etmiştir. Bu tezde aynı zamanda Yapay Sinir Ağları ve ZGYSA'nın detaylı tanımı ile uygulanan ön işlem yöntemi ve özellik çıkartmanın bir gözden geçirimi sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
DESIGN AND IMPLEMENTATION OF A SYSTEM FOR CLASSIFICATION OF UNDERWATER ACOUSTIC SIGNALS BY NEURAL NETWORKS Y. KAAN DÖNMEZ ABSTRACT In this thesis, the feasibility of designing a system for reliable classification of underwater acoustic signals to aid the sonar operator was investigated. Acoustic signals were collected by a hydrophone with no control over the environmental parameters such as background noise, interference from other travelling objects or the speed of the recorded platforms. The digitized signals were pre-processed in the frequency domain by Fourier transform. Spectral coefficients were combined to form the feature vector to the input of Neural Network. A Time Delay Neural Network (TDNN) was chosen to classify underwater acoustic signals. The results and performance of TDNN underwater signal classification, the convergence for training patterns and accuracy of test patterns are fully illustrated. By appending noise on underwater acoustic signals, the effect of noise on the system was investigated and also illustrated. A TDNN network was successfully trained for the training patterns and 84% accuracy acquired for the test patterns. This thesis also provides a detail description of Neural Networks and TDNN, and an overview of pre-processing method implemented and feature extraction.
Benzer Tezler
- Işın demetlemesi ile hedef tespiti
Target detection with beamforming
YILMAZ KARAKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TANSAL GÜÇLÜOĞLU
- 1992-1995 yılları arasında Phokaia kazılarında bulunmuş amphoralar
In the 1992-1995 excavation seasons founded amphoras in Phokaia
TAYFUN SELÇUK
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
ArkeolojiDokuz Eylül ÜniversitesiSualtı Arkeolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER ÖZYİĞİT
- Keban baraj gölü Pertek avlak sahasında bulunan midye populasyonlarının ekolojik özelliklerinin su altı dalış tekniği ile belirlenmesi
Determination of ecological characteristics of mussel population in Keban dam lake Pertek hunting area by underwater diving technique
ZÜHAL TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Su ÜrünleriMunzur ÜniversitesiSu Ürünleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VOLKAN KIZAK
DOÇ. DR. ÖNDER AKSU
- Dalgıçlarda dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu prevalansının araştırılması
Investigation of the prevalence of attention deficit and hyperactivity disorder in divers
SONER ULUDAĞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Deniz ve Sualtı Hekimliğiİstanbul ÜniversitesiSualtı Hekimliği ve Hiperbarik Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AKIN SAVAŞ TOKLU
- Akdeniz sualtı kültür mirası araştırmalarında insansız sualtı araçlarının kullanımı ve avantajlarının-dezavantajlarının incelenmesi
Investigation of the usage, advantages and disvantages of unmanned underwater vehicles in Mediterranean underwater cultural heritage research
FATİH ALBAYRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
ArkeolojiAkdeniz ÜniversitesiAkdeniz Sualtı Kültür Mirası Araştırmaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHSİN GÖKHAN GÜNAY