Optimum quantization for detection with side information
Yan bilgi ile sezimleme için en iyi niceleme
- Tez No: 246010
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KIVANÇ MIHÇAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 44
Özet
Bu çalışmada yan bilgi ile ikili sezimleme problemini inceledik. Alıcı, Gaussgürültüsüyle bozularak iletilen datayı inceler; kanalın gürültü istatistikleriyle datahakkında kısmi bilgiye sahip olduğu bu noktada, iki hipotez arasında karar vermeyeçalışır. Burada kısmi bilgi orjinal datanın bir nicemleyici içerisinden geçirilmesiyleelde edilir. Yani kısmi bilgi basitçe, ilişkin datanın içinde bulunduğu selene atanmışçıktı değeridir. Optimal karar kuralını ve buna karşılık gelen hata olasılığını elde ettik.Farklı seviyeler için en iyi niceleme örnekleri sunduk. Belirtilen model altında sayısalolarak hesaplanmış en iyi niceleyicinin, yakınsama ile elde edilmiş idealin altında olanbaşka bir niceleyicinin, Lloyd-Max ve Uniform niceleyicilerinin sele dağılımlarını vebu dağılımlara denk gelen hata miktarları karsılastırıldı. Son olarak, önerilen modelaltında, Lloyd-Max niceleyicisinin yan bilgi ile sezimleme için en iyi olmamakla birlikte,yeterince iyi bir niceleyici olduğu deneysel olarak gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this work, we considered the problem of binary detection with side information. The receiver, observes thetransmitted data which is corrupted by Gaussian noise, and tries to make a decision between two hypotheses whereit has the knowledge of noise statistics of the channel and partial information about the data. Here the partialinformation is obtained via passing the original data through a quantizer, thus the partial information is simply thereproduction value of the bin that the corresponding data is in. We derived the optimal decision rule andcorresponding probability of error. We presented and illustrated the optimal quantizers for several quantization levels. Next, wecompare quantizers (optimal quantizer, Lloyd-Max, Uniform,a suboptimal quantizer obtained by approximation), with respect to bin constellations and their corresponding probability of detection errors. Finally, from the comparison it has been shown empirically that Lloyd-Maxquantizers are suboptimal yet good choice for detection with side information problem under proposed setup.
Benzer Tezler
- Headspace gaz kromatografi kütle spektrometresi kullanarak pediyatrik şurup ve süt örneklerinde benzoik asit tayini
Determination of benzoic acid in pediatric syrup and milk samples by headspace gas chromatography mass spectrometer
NESLİHAN MÜDERRİSOĞLU KEFELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÖZCAN
DR. ORHAN DESTANOĞLU
- 1,3,5 triazin-tetraetilen pentamin polimeri ile Cu(II) iyonlarının katı faz ekstraksiyonundan sonra çeşitli sebzelerde faas ile tayini
Determination of Cu(II) levels in various vegetables by faas after solid phase extraction using 1,3,5 triazine-tetraethylene pentamine polymer
HANDE NUR BEYZA ŞAĞBAN
- Distributed spectrum sensing via energy detection in cognitive radios
Bilişsel radyolarda enerji algılama ile dağınık spektrum sezme
CAN ALTAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. HAKAN DELİÇ
- Tissue density classification in mammographic images using local features
Yerel öznitelikler ile mamografi görüntülerinde doku yoğunluğunun sınıflandırılması
SEZER KUTLUK
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL
- Optimization of deep neural network architectures for the forest fire detection
Orman yangini tespitinde derin sinir aği mimarilerinin optimizasyonu
BERRİN SAVDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL