Geri Dön

Vector quantization of seismological data

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 24421
  2. Yazar: C.DENİZ MENDİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. YORGO ISTEFANOPULOS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Sismik veri işleme, Vektör kuantumlama, Seismic data processing, Vector quantization
  7. Yıl: 1992
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

KISA ÖZET Bu çalışmada, vektör nicelemesi (VN) sismolojik verilere uygulanmış ve sismolojik verilerin kendilerine özgü yapıları incelenmiştir. Gerçeklenen vektör nicelemesi yordamlarından biri tüm aramalı vektör nicelemesidir (TAVN). Hesapsal yükü ve karmaşayı indirgemek için, ağaç yapılı vektör nicelemesi (AYVN) de sismolojik verilere uygulanmıştır. AYVN'nin uygulanmasında bazı yeni öneriler sunularak, gerçeklenen dört AYVN tasarımı şunlardır: TAVN ile katmanlandırılmış AYVN, merkez ağırlığı ile katmanlandırılmış AYVN, TAVN ile katmanlandırılmış dört dallı AYVN ve merkez ağırlığı ile katmanlandırılmış dört dallı AYVN. Tasarımı gerçeklenen VN yordamlarını değerlendirmede kullanılan başarı ölçütleri, en büyük gürültü, işaret gürültü oranı, yerel işaret gürültü oranı ve işaret gürültü oranı çizgesidir. Sonuçlar yorumlanarak incelenmiş ve Funda ile Sibel olmak üzere, iki gerçek sismolojik veri üzerinde VN yordamlarının başarımları gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT In this thesis, vector quantization (VQ) is applied to the seismological data and the characteristic aspects of the seismological data are studied. An implemented vector quantization method is full search vector quantization (FSVQ). Tree structured vector quantization (TSVQ) is also implemented to the seismological data in order to reduce the computational load and complexity. Some TSVQ design algorithms are proposed in this thesis; FSVQ layered TSVQ, centroid layered TSVQ, FSVQ layered modified TSVQ (MTSVQ) and centroid layered MTSVQ. The performance measures used for evaluation are the maximum error. SNR, local SNR and SNR graph. In addition to the interpretation of the obtained results, the performance of the designed VQs is examined using the real seismological data, Funda and Sibel.

Benzer Tezler

  1. Comparative analysis of vector quantization methods used in speech processing

    Konuşma işlemede kullanılan vektör nicemleme metotlarının karşılaştırmalı analizi

    HIBA FARAJ.ALI FARAJ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SELMA ÖZAYDIN

  2. Quantization of HCBM and triplet axial vector current coupling constant

    HKBM Kuantizasyonu ve triplet aksiyal vektör akım bileşim sabiti

    TURGUT FAİKOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1992

    Fizik ve Fizik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. NAMIK KEMAL PAK

  3. Dynamic finite state vector quantization of digital images

    Sayısal görüntülerin dinamik sınırlı bellekli vektör nicemlemesi

    ŞAFAK ŞEKER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELEK YÜCEL

  4. Subband decomposition vector quantization architectures for coding of speech and audio signals

    Konuşma ve işitsel sinyaller için alt band vektör niceleme mimarileri

    ONUR ENGİN TAÇKIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET BÜLENT SANKUR