Geri Dön

Bağımsız bileşen çözümlemesi ve bayesgil uygulamalar

Independent component analysis and bayesian applications

  1. Tez No: 158021
  2. Yazar: ÖMER UYSAL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET AYHAN YÜCEOKUR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyoistatistik, Demografi, Biostatistics, Demography
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Demografi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

6. ÖZET Bağımsız Bileşen Çözümlemesi (BBÇ) özellikle istatistik ve nörofizyoloji alanında son 10 yıldır ilgilenilen tamamen yeni ve orjinal bir konudur. Çözümleme esas olarak Faktör Çözümlemesinin bir uzantısıdır. Yani pekçok karışık değişkenden oluşan bir sistemi daha anlaşılabilir alt bileşenlere ayrıştırmaya yarar. Özellikle“artifact”dan arındırmada yöntemin etkinliği sergilenmektedir Bu tezde BBÇ'nin en temel yapısı anlatılmaya çalışılıp sağlık alanında en sık kullanıldığı EEG verileri ele alınmıştır. Tezin amacı Türkiye'de çok az kişinin ele aldığı bu konuya giriş düzeyinde bir kaynak olup; çözümlemenin faydasını sağlık alanında ortaya koymaktır. BBÇ 'nin matematiksel altyapısı ve yararlandığı diğer istatistiksel metodlara değinilerek bu alandaki araştırmacılara ışık tutacağı düşünülmüştür. 67

Özet (Çeviri)

7. SUMMARY Independent Component Analysis has been used for 10 years in the fields of statistics and neuorophysiology. Therefore, ICA is completely new and original technique. It is established on the basis of Factor Analysis. ICA is used for decomposing the components in order to obtain clear and analyzable subcomponents. Method seems to be useful particularly in deartifacting procedure. In this thesis an overview of ICA has been tried to made. EEG is used as an example. Main purpose of this study is to provide a basic reference to the researchers about the ICA on which there is no enough work in Turkey. Besides, it is attempted to show that it is a good method which can be used in several areas of health sciences. It is hoped that exploration of the mathematical and statistical basis of ICA could illuminate to the Turkish scientists who might interested in ICA. 68

Benzer Tezler

  1. Automatic target recognition in infrared imagery

    Kızılötesi görüntülerde otomatik hedef tanıma

    TUBA MAKBULE BAYIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN ALATAN

  2. Multiuser detection in CDMA using blind techniques

    CMDA'de gözü kapalı teknikler kullanarak çok kullanılıcı sezim

    EŞREF OLGU ALTINSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA AZİZ ALTINKAYA

  3. Neural algorithms for blind seperation of sources

    Kör kaynak ayırımı için sinirsel işlemleyiciler

    ÖZLEM ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZAFER ÜNVER

  4. Mali sermayenin yeniden yapılanması ve Türkiye örneği

    The Restructuring of financial capital and the case of Turkey

    CEMİL RAGIP ERTEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Ekonomiİstanbul Üniversitesi

    Sermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALTAN

  5. Yazılım tanımlı radyo tabanlı dördün genlik modülasyonu tasarımı

    Software defined radio based quadrature amplitude modulation design

    ANILCAN AYRANCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. HASAN BÜLENT YAĞCI