Bayesian methods for deconvolution of sparse processes
Seyrek süreçlerin ters evrişimi için Bayesçi yöntemler
- Tez No: 246269
- Danışmanlar: DR. ALİ TAYLAN CEMGİL, PROF. AYŞIN BAYTAN ERTÜZÜN
- 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: 101
Özet
Bu çalışmada, seyrek süreçlerin ters evrişimi ve gözü kapalı ters evrişimi içinçeşitli Bayesçi yöntemler üzerinde çalışıldı. Seyreklik önsel bilgisi kullanılarak, ters evrişim ve gözü kapalı ters evrişim işlemleri Bayesçi bir çerçevede istatistiksel çıkarım ve parametre kestirimi yöntemlerine eşlemlendi.Seyrek süreçlerin gözü kapalı ters evrişimi için Bernoulli-Gauss modelinin bir yumuşatılması olarak ters-gamma modeli önerildi. Modeller için, beklenti-enbüyütme algoritmasını temel alan yöntemler incelendi, beklenti ve enbüyütme aşamaları için çeşitli istatistiksel çıkarım ve parametre kestirimi teknikleri sunuldu. Başarımlardaki iyileşme, benzetimli veriler üzerinde yapılan deneylerle gösterildi.Gerçek hayat uygulaması için, bir yerbilimi araştırma konusu olan alıcı fonksiyon analizi üzerinde çalısıldı. Alıcı fonksiyonların kestirminde kullanılan döngülü ters evrişim yöntemine alternatif olarak Bayesçi ters evrişim yöntemi önerildi. Bayesçi ters evrişimin üstünlüğü hem benzetimli hem gerçek veriler üzerinde yapılan deneylerle gösterildi. Ayrıca, bu yolla, alıcı fonksiyonlar için olan seyreklik varsayımı alınan sonuçlar tarafından doğrulandı.Son olarak, zor bir problem olan alıcı fonksiyonların gözü kapalı ters evrişimi için başlangıç aşamasında bir çözüm geliştirildi. Çözüm için önerilen yöntemlerin başarımı benzetimli veriler üzerinde yapılan deneylerle ölçüldü.
Özet (Çeviri)
In this work, various Bayesian methods for deconvolution and blind deconvolu-tion of sparse processes are studied. By using the prior assumption of sparsity, decon-volution and blind deconvolution operations are mapped to inference and parameterestimation methods in a Bayesian framework.For blind deconvolution of sparse processes, inverse-gamma model is proposed as arelaxation of the well known Bernoulli-Gaussian model. Methods based on expectation-maximization algorithm are investigated for both models, and several statistical infer-ence and parameter estimation techniques are presented for expectation and maximiza-tion steps. The improvement in the performance is demonstrated by experiments onsimulated data.Receiver function analysis, a research topic in seismology, is studied as a real lifeapplication. Bayesian deconvolution is proposed as an alternative method to iterativedeconvolution for estimating receiver functions. The superiority of Bayesian deconvo-lution is demonstrated both by experiments on both simulated and real data. Also, inthis way, the assumption of sparsity for receiver functions is validated by the obtainedresults.Finally, a preliminary theoretical solution to a challenging problem of blind estimation of receiver function analysis is developed. The performances of proposed methods for the solution are tested on simulated data.
Benzer Tezler
- Perceptual audio source separation by subspace learning
Altuzay öğrenme ile algısal ses kaynak ayrıştırma
SERAP KIRBIZ
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL
- Joint calibration and reconstruction for focal plane array imaging
Odak düzlemi dizisi görüntüleme için birleşik kalibrasyon ve geriçatım
MUHAMMET UMUT BAHÇECİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Blind deconvolution techniques in identifying fMRI based brain activation
fMRG tabanlı beyin aktivasyonlarının saptanmasında gözü kapalı ters evrişim teknikleri
HALİME İCLAL AKYOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF. DR. AYDAN ERKMEN
YRD. DOÇ. DR. DİDEM GÖKÇAY
- Bayesian methods for network traffic analysis
Ağ trafiği analizi için bayesçi metodlar
BARIŞ KURT
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL
- Bayesian methods for real-time pitch tracking
Gerçek zamanlı nota takibi için Bayesçi yöntemler
UMUT ŞİMŞEKLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL