Gözü kapalı kaynak ayrıştırmada seyreklik tabanlı yöntemler ve DUET algoritması
Sparsity based methods in blind source separation and the DUET algorithm
- Tez No: 291948
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Bu çalışma kapsamında, gözü kapalı kaynak ayrıştırma problemi incelenmektedir. Bu problemin çözümünde kullanılan güncel seyreklik tabanlı yöntemler ve bu yöntemlere temel oluşturan DUET algoritması ele alınacaktır. Seyreklik tabanlı yöntemler, kaynak işaretlerin seyrek gösterilimlerinden faydalanarak ayrıştırma işlemini gerçekleştirmektedir. Belirli bir dönüşüm bölgesinde, kaynak işaretlerin seyrek olarak ifade edilebildiği bilgisine dayanarak, gözü kapalı kaynak ayrıştırma problemlerine bilinen yaklaşımlardan farklı, yeni çözümler üretilebilmektedir. DUET algoritması, birbirine karışmış ses işaretlerinin ayrıştırılması için kullanılmaktadır ve kaynak işareti sayısının karışımlardan fazla olduğu durumlara da çözüm getirmektedir. DUET, seyrek gösterilim bölgesi olarak zaman-frekans bölgesine dönüşümü kullanmakta ve bu bölgedeki gösterilim pencerelenmiş Fourier dönüşümü yardımıyla elde edilmektedir. Yapılan uygulamalar, DUET algoritmasının kaynak sayısının karışımlardan fazla olduğu az-tanımlı durum için başarılı sonuçlar verdiğini göstermektedir. Diğer yandan DUET, tam-tanımlı kaynak ayrıştırma problemi için de literatürde yaygın olarak kullanılan istatistiksel tabanlı yöntemlere yakın başarımda veya onlardan daha başarılı sonuçlar üretmektedir.
Özet (Çeviri)
In this study, sparsity based methods in blind source separation will be surveyed, and the DUET algorithm, which provides a basis to the sparsity based methods will be studied in detail. Sparsity based methods perform the source separation utilizing the sparse representations of the source signals. Novel solutions to the blind source separation problem can be achieved by using the information that in a pre-determined transform domain, source signals can be represented sparsely. DUET algorithm is being used to perform source separation based on sparse representations of source signals, and it offers solutions for the under-determined mixing case. DUET uses time-frequency domain as the sparse representation domain for speech signals, and the representation is obtained by using a windowed Fourier transform. Simulations in the study suggest that the DUET algorithm produces successful results for the under-determined case. On the other hand, DUET is also capable of handling the even-determined source separation, with separation performance comparable to or better than the conventional statistical methods.
Benzer Tezler
- Time-domain blind source separation for convolutive mixtures using second-order statistics
Evrişimsel karışımlar için zaman alanında ikinci dereceden istatistiklerle gözü kapalı kaynak ayrıştırma
CEMİL DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. KEREM HARMANCI
- Blind source separation using support vector machines
Destek vektör makinalarıyla gözü kapalı ayrıştırma
GÜLÇİN YAVAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NALAN ÖZKURT
- Blind audio source separation using nonnegative tensor factorization techniques
Negatif olmayan tensör faktörizasyonu kullanılarak gözü kapalı ses kaynak ayrıştırma
MEHMET ALTUĞ KEYDER
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL
- Multiuser detection in CDMA using blind techniques
CMDA'de gözü kapalı teknikler kullanarak çok kullanılıcı sezim
EŞREF OLGU ALTINSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA AZİZ ALTINKAYA
- A low complexity adaptive framework for the rate and performance enhancement of pmd limited fiber optic communication systems
Pmd ile sınırlı fiber optik haberleşme sistemlerinin hız ve performanslarının artırılması için düşük karmaşıklıklı uyarlamalı bir sistem
TURGUT MUSTAFA ÖKTEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Bilim ve TeknolojiKoç ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALPER TUNGA ERDOĞAN