Zaman serileriyle modellenebilen simülatif biyomedikal sinyallerin artıklarının sayısal filtreleme yöntemiyle azaltılması
Reduction of residual of simulated biomedical time series by digital filters
- Tez No: 158019
- Danışmanlar: PROF. DR. REHA ALPAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- 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
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- Düşey girişimli basınç testlerinin modellenmesi ve parametre tahmini
The modeling of the vertical interference tests and parameter estimation
İHSAN MURAT GÖK
Doktora
Türkçe
2004
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ONUR
- Helikopter telsiz haberleşmesindeki sinyallerin yapay zeka modeli ile iyileştirilmesi
Improvement of signals in helicopter radio communication with artificial intelligence model
ELİF KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiAviyonik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TANSAL GÜÇLÜOĞLU
- Hibrit derin öğrenme modelleri ile hisse senedi fiyat tahmini
Stock price prediction with hybrid deep learning models
KÜBRA KARADAĞ
- Zaman serisi öngörüsü için derin sinir ağlarına dayalı yaklaşımlar
Based on deep neural networks for time series prediction approaches
GÜLSEREN BİRİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikMarmara Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGE CAĞCAĞ YOLCU
