Geri Dön

Zaman serileriyle modellenebilen simülatif biyomedikal sinyallerin artıklarının sayısal filtreleme yöntemiyle azaltılması

Reduction of residual of simulated biomedical time series by digital filters

  1. Tez No: 158019
  2. Yazar: ÖMER UTKU ERZENGİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. REHA ALPAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Zaman serileri, beyaz gürültü, simülasyon, otoregresif süreç, Fourier dönüşümü, spekturum, alçak Geçiren Sayısal Filtre, Time series, white noise, simulation, autoregressive process, Fourier transformation, spectrum, low pass digital filter
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 122

Özet

ÖZET Erzengin, ö. U., Zaman Serileriyle Modellenebilen Simfilatif Biyomedikal Sinyallerin Artıklarının Sayısal Filtreleme Yöntemiyle Azaltılması, Hacettepe Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Biyoistatistik Programı Doktora Tezi, Ankara, 2004. Zaman serilerinde modelleme aşamasında karşımıza çıkan ana sorunlardan bir tanesi gürültüdür. Gürültü ölçümü yapılan zaman serisiyle beraber elde edilen istenmeyen sürekli değerlerdir. Gürültünün zaman serisi içindeki oram arttıkça ilgili modelin yapısı bozulur. Spektral analizin bir uzantısı olan sayısal filtreleme yardımıyla gürültü sorununa bazı çözümler getirilmiştir. Gürültü genelde yüksek frekanslı sinus bileşenlerinden oluşur. Alçak geçiren sayısal filtre yüksek frekanslı sinus bileşenlerini bastırdığından gürültü sorununu bir bakıma çözmektedir. Çalışmamızda otoregresif süreçlerin simülasyonu yapılmıştır. Simülasyonu yapılan otoregresif süreçlerin normal dağılmasına ve zamana göre durağan olmasına dikkat edilmiştir. Simülasyonu yapılan otoregresif süreçlere sistemaktik olarak oransal beyaz gürültü eklenmiştir. Oransal beyaz gürültü eklenmiş simüle otoregresif süreçlere alçak geçiren sayısal filtre sistematik olarak uygulanmıştır. Alçak geçiren filtre uygulanan süreçler tekrar modellenmiş ve orjinal süreçlerle karşılaştırılmıştır. Gürültü içeren otoregresif süreçlerde eğer korelasyona dayalı analizler yapılacaksa alçak geçiren sayısal filtrelemenin uygun olduğu eğer kısmi otokorelasyoıia dayalı modellemeler yapılacaksa alçak geçiren filtrelerin uygun olmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Çalışmadaki verinin depolanmasında MYSQL 4.01 veri tabam, filtre hesaplamalarında MATLAB 6.5, istatistiksel değerlendirmesinde ve simülasyonunda SPLUS 6.1, grafiklerin çiziminde SIGMA PLOT 2000 kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

VI ABSTRACT Erzengin, Ö. IT., Redaction of Residual of Simulated Biomedical Time Series by Digital Filters, Hacettepe University Health Sciences Institute PhD Thesis in Biostatistics, Ankara, 2004. One of the major problems of time series modeling is noise. Noise is continuous unwanted signal in time series. If the proportion of the noise increases in the time series then the model of time series distorts. Digital filtering which is an extension of spectral analysis can partly overcome the noise problem in time series. Noise is composed of high frequency sinus components and the low pass digital filter can suppress the high frequency sinus components. In this study the autoregressive processes are simulated with particular efforts to obtain stationary and normally distributed simulated autoregressive processes. Then white noise is added systematically to simulated autoregressive processes and low pass filter is systematically applied. Finally low pass filter is applied to simulated autoregressive processes which have added white noise and obtained processes are remodeled and compared with the original ones. It is concluded that low pass digital filters are suitable for autoregressive processes that contain noise if analysis based on correlation is going to be performed. On the other hand, low pass digital filters are not suitable if analyses based on partial correlation are planned for modeling. In this study MYSQL 4.01 is used for storing data, MATLAB 6.5 is used for filter calculations, SPLUS 6.1 is used for simulating and evaluating the data and SIGMA PLOT 2000 is used for the graphics.

Benzer Tezler

  1. Düşey girişimli basınç testlerinin modellenmesi ve parametre tahmini

    The modeling of the vertical interference tests and parameter estimation

    İHSAN MURAT GÖK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ONUR

  2. Hibrit derin öğrenme modelleri ile hisse senedi fiyat tahmini

    Stock price prediction with hybrid deep learning models

    KÜBRA KARADAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonometriTrakya Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURCAN METİN

  3. Zaman serisi öngörüsü için derin sinir ağlarına dayalı yaklaşımlar

    Based on deep neural networks for time series prediction approaches

    GÜLSEREN BİRİM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikMarmara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGE CAĞCAĞ YOLCU

  4. Development of an axial compressor design and blade profile generation tool

    Eksenel kompresör tasarım ve kanat profili oluşturma programı geliştirilmesi

    MUSTAFA MAZAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MESUT GÜR

  5. Intra-patient and inter-patient adaptive control of hypnotic states during total intravenous anesthesia

    Total intravenöz anestezi sırasında hipnotik durumların hasta içi ve hastalar arası uyarlamalı kontrolü

    BORA AYVAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Anestezi ve Reanimasyonİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ