Geri Dön

Etan molekülü spektrumundaki genişleme etkilerinin neural network yöntemi ile ortadan kaldırılması

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 19503
  2. Yazar: NESRİN ÖZDENER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET K. ATAKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1991
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizik Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 142

Özet

ÖZET Bu çalışmada etan molekülü spektrumunu etkileyerek, gerçek spektrumdan farklılıklar göstermesine neden oları makina etkilerini arıtan iki değişik ıtıetocl geliştirilmiştir. Heisenberg belirsizliğinden kaynaklanan doğal genişlemelerle sıcaklık ve basınçtan ileri gelen Doppler ve Lorentz genişlemeleri spektrumu oluşturan çizgilere Voigt şeklini verirler. Mekanik ve elektronik etkenler ile spektral çizgilerin ölçümünü yapan dedektörün yüzeyinin sonlu olması bu Voigt profilinin genişleyerek bozulmasına sebep olur. Bu etkiler bir makina fonksiyonu olarak modellenebilirler. Voigt şeklinin bu makina fonksiyonu ile konvolüsyonu genişlemiş spektrum çizgilerini oluşturur. Bu genişlemiş sinyal spektrasından, makina etkilerini arıtarak gerçek sinyaKVoigt} spektrasını elde etme yollarından biri dikonvolüsyon metodu olup, bu çalışmada önce Jansson dikonvolüsyon metodu kullanılmıştır. Çalışmanın ikinci aşamasında makina etkileri, Neural Network metodu kullanılarak arıtılması denenmiştir. Farklı makina fonksiyonlarıyla konvolut edilerek elde edilen genişlemiş sinyal spektraları gerçek sinyal spektraları ile çiftlendirilmiştir. Neural Network sistemi bu sinyalspektrası çiftleri ile eğitilmiştir. Eğitilen bu Neural Network sisteminden kendisine verilen genişlemiş sinyal spektrasından makina etkilerini arıtması istenmiştir. Dikonvolüsyon metodunda kullanılan makina fonksiyonunun bilinme zorluğu, iterasyon sayısının artması ile oluşan zaman ve enerji kayıpları düşünüldüğünde Neural Network metodunun geçerliliği daha iyi görülecektir. VI

Özet (Çeviri)

SUMMARY The aim of this work is to eliminate the machine effects which cause the broadening of the spectral line's of ethane molecule. To this end two different methods have been developed. Natural broadening due to Heisenberg's uncertainty principle, Doppler broadening due to thermic motion and Lorentz broadening due to pressure combine to give Voigt profile Mechanical and electronic factors in conjunction with the finite width of the dedector broaden the Voigt profile can be modeled as a machine function. The convolution of the machine function with the Voigt profile result in machine broadened spectral line. One of the methods of eliminating these machine effects on the Voigt profile is the deconvolution of the observed spectra with a model of the machine function. Jansson's method was utilized in the first stage of this work. In the second part of the study machine effects were eliminated by using a Neural Network. Different machine functions and Voigt profiles were convoluted to get the observed spectral lines. Observed spectral lines and the Voigt profile couples were fed to a Neural Network and the IIInetwork was trained. The trained Neural Network was then used to eliminate the effects of the machine function from the observed spectra. In the deconvolution method, the nessesity of knowing the instrumental function and the time and energy loses due to the increased number of iterations imptly that the Neural Network method is the more practical one. IV

Benzer Tezler

  1. Synthesis of dendrons with bone targeting moieties

    Kemik hedefleyici gruplar içeren dendronların sentezi

    PINAR ÇAKIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    KimyaBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RANA SANYAL

  2. Şalkon içeren yeni karbazol türevlerinin sentezi ve karakterizasyonları

    Synthesis and characterization of new carbazole derivatives with chalcone

    RÜMEYSA CAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    KimyaSakarya Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARİF BARAN

  3. X-ışınları kırınımı ile C14H15N3O2S, C13H22N6O2.2H2O, C14H11N2O2Cl, C14H11N2O2Br, C20H16N2O2 organik moleküllerinin yapı analizleri

    Structure analyses of C14H15N3O2S, C13H22N6O2.2H2O, C14H11N2O2Cl, C14H11N2O2Br and C20H16N2O2 organic molecules with X-ray diffraction

    GONCA ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Fizik ve Fizik MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. ŞAMİL IŞIK

  4. Apparent negative volume determination by predicting partial molar volumes of components in hydrocarbon gas mixtures

    Hidrokarbon gaz karışımlarında bileşenlerin kısmi molar hacimlerini belirleyerek görünür negatif hacim saptanması

    GİZEM HAZAL YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM METİN MIHÇAKAN

  5. DOPO-based phosphorus and nitrogen rich flame retardant additives

    DOPO bazlı fosfor ve azot zengini alev geciktirici katkı maddeleri

    İREM GÜNDEREN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM VOLKAN KUMBARACI