Underwater acoustic signal recognition methods
Su altı akustik sinyal tanıma yöntemleri
- Tez No: 275513
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NAFİZ ARICA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Deniz Harp Okulu Komutanlığı
- Enstitü: Deniz Bilimleri ve Mühendisliği Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Su altı Akustik Sinyal Tanıma (SAST) terimi, platformları ürettikleri seslerden bazı teknikler kullanarak tanıma işlemi için kullanılmaktadır. Her gemi makine, pervane, tekne yapısı ve mürettebat alışkanlıklarının birleşiminden meydana gelen kendine özgü özelliğe sahiptir. Bu yüzden her gemi tarafından üretilen gürültü de o gemiye hastır ve o geminin ?akustik imzası? olarak nitelendirilebilir.Bu tezde, SAST için iki değişik yöntem önermekteyiz. Her iki yöntemde özellik çıkarımı işlemi konuşma tanıma konusunda yarar sağladığı kanıtlanmış Mel-Frekans Kepstral Katsayıları ve Doğrusal Kestirimci Kodlama ile türetilmiş Kepstral Katsayılar ile hesaplanmaktadır.İlk yöntem de öznitelik çıkarımından sonra sinyal vektör dizisi olarak ifade edilir. Vektör dizilerinin sınıflandırılması daha sonra değişik topolojilere sahip Saklı Markov Modelleri ile yapılmaktadır.İkinci yöntem çerçeve özelliklerini Akustik ses kümesi yaklaşımını kullanarak temsil eder. Eğitme safhasında, giriş sinyalinin çerçevelerinden çıkarılan tüm öznitelik vektörleri önce bir akustik kelimeler kümesine gruplandırılır. Öznitelik vektörlerinin herbiri bir akustik kelimeye atanmaktadır. Giriş sinyalinin içindeki herbir kelimenin frekansı hesaplandıktan sonra, sonuç gösterimi kelimeler histogramı ile gerçekleştirilmektedir.Önerilen yöntemler, değişik tipte gemilere ait akustik sinyaller kullanılarak değerlendirildi ve oldukça tatminkar sonuçlar elde edildi.
Özet (Çeviri)
The term Underwater Acoustic Signal Recognition (UASR) is used for identifying the platforms by some techniques from the acoustic sound signals they produce. Every ship has a unique combination of engines, propeller, hull shape and crew habits etc. so the noise made by it is unique, and thus can be considered as its“acoustic signature”.In this thesis, we propose two different schemes for UASR. In both schemes, the feature extraction is performed using Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Linear Predictive Coding derived Cepstral Coefficients (LPCCC) which have been extensively utilized in speech recognition.In the first scheme, the features extracted frame by frame are used as a sequence in the representation of the whole signal. The classification of that sequence of vectors is then performed by Hidden Markov Models with various topologies.
Benzer Tezler
- Classification of vessel acoustic signatures using non-linear scattering based feature extraction
Doğrusal olmayan saçılma temelli oznitelik çıkarma kullanarak gemilerin akustik izlerinin sınıflandırılması
GÖKMEN CAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN
- Compressive sensing of cyclostationary propeller noise
Çevrimsel durağan pervane gürültüsü için sıkıştırmalı algılama
UMUT FIRAT
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
- Rastgele markov alanları ve hücresel sinir ağları ile görüntü işleme
Image processing with markow random fields and cellular neural networks
MAHMUT ŞAMİL SAĞIROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Gemi akustik izlerinin otomatik sınıflandırılması
Automatic classification of ship acoustic tracks
GÜRKAN ORHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VEYSEL GÖKHAN BÖCEKÇİ
- Target classification and recognition using underwater acoustic signals
Sualtı akustik sinyallerini kullanarak hedef sınıflandırma ve tanıma
TAYFUN YAĞCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET COŞAR