Geri Dön

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

  1. Tez No: 155416
  2. Yazar: YUSUF KAAN DÖNMEZ
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. HARUN ARTUNER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. 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
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Tez No

    457786

    Işın demetlemesi ile hedef tespiti

    Target detection with beamforming

    YILMAZ KARAKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TANSAL GÜÇLÜOĞLU

  2. Tez No

    77360

    1992-1995 yılları arasında Phokaia kazılarında bulunmuş amphoralar

    In the 1992-1995 excavation seasons founded amphoras in Phokaia

    TAYFUN SELÇUK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    ArkeolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    Sualtı Arkeolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER ÖZYİĞİT

  3. Tez No

    771953

    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

    Türkçe

    2023

    Su ÜrünleriMunzur Üniversitesi

    Su Ürünleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VOLKAN KIZAK

    DOÇ. DR. ÖNDER AKSU

  4. Tez No

    789506

    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

    Türkçe

    2023

    Deniz ve Sualtı Hekimliğiİstanbul Üniversitesi

    Sualtı Hekimliği ve Hiperbarik Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AKIN SAVAŞ TOKLU

  5. Tez No

    792151

    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

    Türkçe

    2023

    ArkeolojiAkdeniz Üniversitesi

    Akdeniz Sualtı Kültür Mirası Araştırmaları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHSİN GÖKHAN GÜNAY

Geri Dön