Geri Dön

Zaman sinyallerinde pencere etkisinin giderilmesi ve microtremor verilerine uygulanması

Elemination of window effect on time signals and its applications on microtremor data

  1. Tez No: 276597
  2. Yazar: ELİF BALKAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. Ö. RAHMİ PINAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeofizik Mühendisliği, Geophysics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 56

Özet

Bu çalışmada, mikrotemor yöntemi ile elde edilen zaman verilerinin kesilmesinden kaynaklanan sorunlar ve verinin alınmasına yönelik sürecin ne olması gerektiği araştırılmıştır.Jeofizikte veriler zamana ya da uzaklığa bağlı olarak gözlenirler. Bu verilerin analizi için ise frekans ortamına aktarılmaları gerekmektedir. Çünkü zaman ortamında görülemeyen birçok olay frekans ortamında rahatlıkla saptanabilir. Toplanan veriler, olayın doğası gereği, ölçüm süresi boyunda bir pencere ile kesilmiş olurlar. Zaman ortamında bu işlemi, sonsuz boylu verinin, dikdörtgen bir pencere işlevi ile çarpımı olarak tanımlanabilir. Fourier dönüşümünün evrişim özelliğe göre, zaman ortamındaki bu çarpım işlemi frekans ortamında evrişime karşılıktır. Zaman ortamı pencere işlevi, verinin frekans ortamında değerlendirilmesi aşamasında ayrımlılığın azalmasına sebep olabilir.Bilindiği gibi mikrotemor verilerinin analizinden sonra zemine ait baskın salınım dönemi (T), Spektral dönem (Ta,Tb) ve yerin büyütmesi (K) belirlenmeye çalışılır. Belirlenen bu parametrelerin güvenilirliği çok önemlidir çünkü binalar bu parametrelere göre sınıflandırılmış zemine uygun olarak tasarlanırlar. Mikrotremor gibi 0,1 sn ile 2 sn arasındaki periyoda sahip verilerin analizinde, birbirine yakın frekanslardaki izlerin ayrılabilmesi oldukça zordur. Ferkans ortamında yakın periyotlu sinyallerin, dikdörtgen pencerenin spektrumu olan sinc işlevinin evrişimi nedeniyle ayrımlılığın kalmadığı gözlemlenmiştir. Dolayısıyla güvenilir bir değerlendirilme yapılabilmesi için, veriler üzerindeki pencere etkinin giderilmesi şarttır.Yapılan çalışmada, pencere etkisinin yakın frekanslardaki ayrımlılığı nasıl azalttığı gösterilerek ve giderilmeye çalışılmıştır. Etkinin giderilmesi için ters evrişim yöntemi kullanılmıştır. İkinci aşamada ise, araziden alınan gerçek mikrotremor verilerinde ters evrişim yöntemi ile pencere etkisi veriden ayrılmıştır.Bu çalışma sonucunda microtemor verilerin değerlendirilmesi sırasında kullanılacak olan pencerelerin boyunun en az 600 saniye olması gerektiği belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, the problems resulting from the cutting of time data obtained with microtemor method and what the period regarding the obtainment of data must be have been investigated.Data are obtained depending on time or distance in geophysics. These data must be transferred into the frequency medium so that they will be evaluated and interpreted. Because, many events that cannot be noticed in time medium can be readily analyzed in frequency medium. The gathered data, naturally, have been cut with a window in the height of measurement time. This process, in time medium, can be defined as the multiplication of infinite heighted data with a rectangular window function. According to the convolution feature of Fourier Tranform, this multiplication operation refers to convolution in frequency medium. Window function of time medium can cause differences to reduce at the stage of the resolution of data in frequency medium.As known, after the analysis of microtemor data, the dominant period of emission of ground (T), spectral period (Ta, Tb), and the growth of ground ( K) are tried to be determined. The reliability of these determined parameters is of great importance, because buildings are designed in compliance with the ground classified according to these parameters. In the analysis of data with periods of 0.1-2 seconds such as microtemor, the differentiation of traces in the frequencies that are close to each other is quite difficult. It has been observed in the frequency medium that the signals with close periods have no differences due to the convolution of sinc function, which is the spectrum of rectangular function. Therefore, it is compulsory that window effect on data be eliminated in order to make a reliable evaluation.In the study made, how the window effect reduces the difference in close frequencies has been shown and tried to be eliminated. So as to eliminate the effect, reverse convolution method has been used. At the second stage, on the other hand, the real microtemor data taken from that area have been studied and window effect has been aimed to be discharged from the data through the reverse convolution method.The results disclosed in the consequence of the studies, the window length, appiles on signal, during evaluation data should be at least six hundred.

Benzer Tezler

  1. Alt ekstremite biyomekanik sinyal analiziyle derin öğrenme tabanlı insan yürüyüşü tanıma

    Human gait recognition based on deep learning using lower limb biomechanical signal analysis

    HACER KUDUZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Biyomühendislikİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FIRAT KAÇAR

  2. Estimation and restoration for heat haze effects in image and video processing

    Görüntü ve video işlemede ısı dalgalanması etkilerinin tahmini ve restorasyonu

    ÖZLEM ALPERGÜN TANAS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  3. Zemin karakterizasyonu amaçlı rayleigh dalgası faz hızı dispersiyon analizinde aktif ve pasif kaynaklı sismik dizilim yöntemlerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi

    Comparative evaluation of active and passive seismic array methods in rayleigh wave phase velocity dispersion analysis for site characterization

    AYLİN KARAASLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN ARGUN KOCAOĞLU

  4. Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques

    Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    AHAMADI ABDALLAH IDRISSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

  5. Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi

    Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque

    EVREN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE