Geri Dön

One-dimensional real-time signal denoising using wavelet-based Kalman filtering

Tek boyutlu sinyallerde dalgacık tabanlı Kalman filtresi kullanarak gerçek zamanlı gürültü bastırılması

  1. Tez No: 199191
  2. Yazar: MURAT DURMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MAHMUT ONUR KARSLIOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Jeodezi ve Fotogrametri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Dalgacık-Kalman, Dalgacık, Kalman Filitresi, Dalgacık Sıkıs-şüü ütırma, Sismik, Gurultu bastırmavii, Wavelet-Kalman Filter, Kalman Filtering, Wavelets, Wavelet Shrinkage, Noise removalv
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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 filtresi ise dogrusal olanlar icinde basitce uygu-ş şlanabilir olması ve gercek zamanlı kullanılabilir olmasından dolayı tanınır. Son za-şü ümanlarda gelistirilen Dalgacık-Kalman filtresi normal Kalman filtresi uzerine onemlişübir ilave- dir ki bu filtre Dalgacık tanım kumesinde sinyalin dalgacık katsayılarınıü üşü ü üfiltreler ve sonuc olarak filtrelenmis sinyalin Dalgacık donusumunu gercek zamanlış ş şşü ü ü ü ü üolarak hesaplar. Gercek-zamanlı filtreleme 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 filtresi 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 filter is famous for its easy implementation and real-time nature. Wavelet-Kalman filter developed lately is an important improvement over Kalman filter, inwhich the Kalman filter operates in the wavelet domain, filtering the wavelet coeffi-cients, and resulting in the filtered wavelet transform of the signal in real-time. Thereal-time filtering 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 fil-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 filter and it is shown that by utilizing this integration more noise suppressionis obtainable. A user friendly application is developed to import, filter and exportsignals in Java programming language. And finally, 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

  1. Yere nüfuz eden radarlarda öğrenme tabanlı yeni kargaşa giderme yöntemleri

    New learning-based clutter removal methods in ground penetrating radar

    EYYUP TEMLİOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  2. Elektromiyogram sinyallerinin sınıflandırılması ve bağımsız bileşen analizi ile işlenmesi

    Classification of electromyogram signals and processing with independent component analysis

    ULVİ BAŞPINAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    BiyomühendislikMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN SELÇUK VAROL

  3. Medikal görüntülerin çoklu çözünürlük metotları ile analizi

    Analysis of medical images with multi-resolution methods

    HÜSEYİN YAŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. MURAT CEYLAN

  4. 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

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSA YILDIRIM

  5. 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

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU