One-dimensional real-time signal denoising using wavelet-based Kalman filtering
Tek boyutlu sinyallerde dalgacık tabanlı Kalman filtresi kullanarak gerçek zamanlı gürültü bastırılması
- Tez No: 199191
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MAHMUT ONUR KARSLIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Jeodezi ve Fotogrametri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Dalgacık-Kalman, Dalgacık, Kalman Filitresi, Dalgacık Sıkıs-şüü ütırma, Sismik, Gurultu bastırmavii, Wavelet-Kalman Filter, Kalman Filtering, Wavelets, Wavelet Shrinkage, Noise removalv
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Sayısal sinyal islemenin onemli bir gorevi sinyallerdeki gurultuyu bastırmaktır.şüü üü ğ ğSinyallerdeki gurultunun bastırılması icin bir cok dogrusal ve dogrusal olmayanş şüü ü üüteknik gelistirilmistir. Dalgacık tabanlı gurultu bastırma son zamanların en unluş şğ ğ ğdogrusal olmayan teknigidir. Kalman ï¬ltresi ise dogrusal olanlar icinde basitce uygu-ş şlanabilir olması ve gercek zamanlı kullanılabilir olmasından dolayı tanınır. Son za-şü ümanlarda gelistirilen Dalgacık-Kalman ï¬ltresi normal Kalman ï¬ltresi uzerine onemlişübir ilave- dir ki bu ï¬ltre Dalgacık tanım kumesinde sinyalin dalgacık katsayılarınıü üşü ü üï¬ltreler ve sonuc olarak ï¬ltrelenmis sinyalin Dalgacık donusumunu gercek zamanlış ş şşü ü ü ü ü üolarak hesaplar. Gercek-zamanlı ï¬ltreleme ve coklu cozunurluklu gosterim bir cokş ş şügercek sinyal isleme problemi icin cok onemlidir.ş ş şşüü üüBu calısma sinyaller icindeki gurultuyu bastırmak icin, Gercek-Zamanlı Dalgacık-şş ş ş şüKalman ï¬ltresi metodunun turetilmesini ve gelistirilmesini ayrıntılı bicimde anlatır.ş şğFiltre Haar dalgacık fonksiyonu dısındaki diger fonksiyonları da kullanabilecek bi-şü üü ücimde gelistirilmistir. Filtre aynı zamanda daha yuksek blok buyukluklerinde deş ş şË ğcalısacak sekilde genisletilmistir. Ilave olarak, metoda Dalgacık sıkıstırma teknigi en-şş ş ş ş şüü ü ğütegre edilerek daha fazla gurultu bastırılabilecegi gosterilmistir. Bu calısmada ayrıca,ş şşsinyallerin acılması, islenmesi ve saklanması amacıyla kullanıcı dostu bir bilgisa-ş şüü üüyar programı gelistirilmistir. Son olarak, metodun sismik dalgalardaki gurultununş şviü şü ğ übatırılması ve yeraltı kuyularında olculen dogal potansiyel sinyalinin duzeltilmesiğüamacıyla kullanılabilirligi gosterilmistir.ş
Özet (Çeviri)
Denoising signals is an important task of digital signal processing. Many linearand non-linear methods for signal denoising have been developed. Wavelet baseddenoising is the most famous nonlinear denoising method lately. In the linear case,Kalman ï¬lter is famous for its easy implementation and real-time nature. Wavelet-Kalman ï¬lter developed lately is an important improvement over Kalman ï¬lter, inwhich the Kalman ï¬lter operates in the wavelet domain, ï¬ltering the wavelet coefï¬-cients, and resulting in the ï¬ltered wavelet transform of the signal in real-time. Thereal-time ï¬ltering and multiresolution representation is a powerful feature for manyreal world applications.This study explains in detail the derivation and implementation of Real-TimeWavelet-Kalman Filter method to remove noise from signals in real-time. The ï¬l-ter is enhanced to use different wavelet types than the Haar wavelet, and also it isimproved to operate on higer block sizes than two. Wavelet shrinkage is integratedto the ï¬lter and it is shown that by utilizing this integration more noise suppressionis obtainable. A user friendly application is developed to import, ï¬lter and exportsignals in Java programming language. And ï¬nally, the applicability of the proposedmethod to suppress noise from seismic waves coming from eartquakes and to en-hance spontaneous potentials measured from groundwater wells is also shown.iv
Benzer Tezler
- Yere nüfuz eden radarlarda öğrenme tabanlı yeni kargaşa giderme yöntemleri
New learning-based clutter removal methods in ground penetrating radar
EYYUP TEMLİOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- Elektromiyogram sinyallerinin sınıflandırılması ve bağımsız bileşen analizi ile işlenmesi
Classification of electromyogram signals and processing with independent component analysis
ULVİ BAŞPINAR
Doktora
Türkçe
2014
BiyomühendislikMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN SELÇUK VAROL
- Medikal görüntülerin çoklu çözünürlük metotları ile analizi
Analysis of medical images with multi-resolution methods
HÜSEYİN YAŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. MURAT CEYLAN
- Denetimsiz derin öğrenme kullanılarak dijital meme tomosentezi görüntülerinde gürültünün giderilmesi
Unsupervised denoising of digital breast tomosynthesis images using deep learning
OSMAN ALPCAN ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA YILDIRIM
- Seyreklik ve sözlük öğrenme yaklaşımlarının sınıflandırma ve yüz tanımaya uygulanması
Classification and face recognition application of sparsity and dictionary learning based methods
BERNA AZİZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU