Geri Dön

Integration of condition monitoring systems with pattern recognition techniques

Patern tanıma teknikleri ile durum izleme sistemlerinin bütünleştirilmesi

  1. Tez No: 197187
  2. Yazar: HASAN BASRİ ARSLAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÜNER ÇOLAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Nükleer Mühendislik, Nuclear Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Nükleer Mühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

Karmaşık gözlemlenen veriden, bağımsız kaynakların ayırt edilmesi temel veciddi problemlerden biri olup son yıllarda konu üzerinde fazlaca ilgiyoğunlaşmıştır. Blind Signal Processing, Sinyal İşleme dalının en hareketli veyükselen alanı olup ciddi teorik altyapı ve potansiyel bir çok uygulama alanınasahiptir. Bağımsız Değişken Analizi (BDA) istatistiksel bir teknik olup rasgeledeğişkenler ölçümler ve sinyal setlerinin arka planında bulunan gizli etkenleriaçığa çıkarmayı hedeflemiştir. BDA tekniği nispeten yeni bir gelişme olup, BDAhızlı gelişen bir araştırma alanı olmuştur. Bu çalışmada ham sismik ve sesdatalarını işlemek için Blind Signal Processing ve Bağımsız Değişken Analiziteknikleri kullanılmıştır. Birçok algoritma değişik koşullar altında sağlamlığınıntesti ve performans kriterlerinin belirlenmesi için test edilmiştir. Bu denemelerdeelde edilen sonuçlar ayrıntılı bir biçimde incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

The separation of independent sources from a mixed observed data isfundamental and challenging problem which has received a great deal ofattention in recent years. Blind Signal Processing is one of the hottest andemerging areas in Signal Processing with solid theoretical foundations and manypotential applications. Independent Component Analysis is a statistical techniquefor revealing hidden factors that underlie sets of random variables,measurements or signals. Technique for ICA is a relatively new invention andICA is a fast growing research area. In that study we used Blind SignalProcessing and Independent Component Analysis techniques to process rawseismic and sound data. Several algorithms were tested under variousconditions to prove the robustness and to obtain performance criteria of thesealgorithm. Results obtained in such trials are analyzed in detail.

Benzer Tezler

  1. Sigortacılık sisteminde aktif-pasif yönetimi ve Türkiye hayat sigortası örneğinde portföy performansının boyutlarını belirleyen faktörlerin irdelenmesine ilişkin bir model denemesi

    Assets and liablity management in the insurance sector and investigating sectors that are determinating dimensions of the portfolio performance by relating to model testing in the Turkish life insurance sector

    ALİ İHSAN DOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    SigortacılıkMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ABDÜLGAFFAR AĞAOĞLU

  2. Hava araçları kokpitlerinde makine öğrenmesi tabanlı tahmine dayalı kullanıcı arayüzü

    Machine learning prediction based ui for aircraft cockpit

    BİLGE TOPAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  3. Köprü ayaklarında meydana gelen yerel oyulmaların veri analiz yöntemleri kullanılarak incelenmesi

    Investigation of scour at bridge piers using data analysis methods

    MEHMET ÖNER YELEĞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ UYUMAZ

  4. Oto-kodlayıcı mimarisi kullanarak mermer yüzey anomali tespiti

    Marble surface anomaly detection using autoencoder architecture

    MUHAMMAD YAHYA ABDULLAH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMİL ÖZ