Feature extraction from acoustics and hyperspectral data by 2D local discriminant bases search
2B yerel ayırtaç tabanları araştırması ile akustik ve hyperspektral veriden öznitelik çıkarımı
- Tez No: 251769
- Danışmanlar: PROF. DR. YASEMİN YARDIMCI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Bölümü
- Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, akustik ve hyperspektral veriden 2B Yerel Ayırtaç Tabanları (YAT)araştırmasına dayalı bir öznitelik çıkarımı algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilenalgoritma gereksiz özniteliklerin atılması ve/veya tek başlarına fazladanbilgi taşımayanların birleştirilmesi sureti ile gerekli öznitelikleri çıkarır. Çarpmaakustik verisi kullanılarak çatlak kabuklu fındıklar sağlam kabuklu olanlardanyüksek bir sınıflandırma oranı ile ayıklanmıştır. Kavrulmuş iç fındıkarın (SRT)sınıflandırılmasında hyperspektral görüntüler kullanılmış ve algoritma bu sınıflandırma içinspektral ve uzamsal-frekans özniteliklerini çıkarmıştır. Tespit edilen bozulmuş fındıkların ayıklanmasıile SRT fındıklarındaki aflatoksin yoğunluğuotomatik olarak 608 ppb den 0.7 ppb'ye düşürülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a feature extraction algorithm based on 2D Local DiscriminantBases (LDB) search is developed for acoustic and hyperspectral data. The developedalgorithm extracts the relevant features by both eliminating the irrelevantones and/or by merging the ones that do not provide extra information on theirown. It is implemented on real world data to separate aflatoxin contaminated orhigh risk hazelnuts from the sound ones by using impact acoustic and hyperspectraldata. Impact acoustics data is used to sort cracked and intact shell hazelnutswith high classification accuracy. Hypespectral images of the shelled and roasted(SRT) hazelnuts are used for classification and the algorithm extracted the spectraland spatial-frequency features for that classification. Afatoxin concentrationof the SRT category hazelnuts is automatically decreased to 0.7 ppb from 608ppb by eliminating the detected contaminated ones.
Benzer Tezler
- Design of robust speaker idintification with built-in noise immunity
Gürültü ayırıma özellikli hoparlör tasarımı
ALI NAJDET NASRET CORAN
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRİ SEVER
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAD MOHAMMED AMIN
- Homomorfik filtreleme ile EKG analizi
Başlık çevirisi yok
HÜSEYİN HIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MEHMET KORÜREK
- Kriptografik süreçlerde akustik yan kanal bilgilerinin öznitelik çıkarımı ve sınıflandırılması
Feature extraction and classification of acoustic side channel information from cryptographic processes
ÖMER FARUK ER
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET AKBULUT
- Öksürük akustik sinyallerinde geleneksel ve derin öznitelikler yardımıyla COVID-19 tespiti
COVID-19 detection with traditional and deep features on cough acoustic signals
YUNUS EMRE ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ NARİN
- Sualtı yankılanımlı sinyallerinin yapay sinir ağları ile sınıflandırılması için bir sistem tasarım ve gerçekleştirimi
Design and implementation of a system for classification of underwater acoustic signals by neural networks
YUSUF KAAN DÖNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. HARUN ARTUNER