Geri Dön

Gözü kapalı kaynak ayrıştırmada seyreklik tabanlı yöntemler ve DUET algoritması

Sparsity based methods in blind source separation and the DUET algorithm

PDF İndir

  1. Tez No: 291948
  2. Yazar: MURAT ELMAS
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
  13. 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

  1. Tez No

    179313

    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

    İngilizce

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. KEREM HARMANCI

  2. Tez No

    202487

    Blind source separation using support vector machines

    Destek vektör makinalarıyla gözü kapalı ayrıştırma

    GÜLÇİN YAVAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NALAN ÖZKURT

  3. Tez No

    223924

    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

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL

  4. Tez No

    152007

    Multiuser detection in CDMA using blind techniques

    CMDA'de gözü kapalı teknikler kullanarak çok kullanılıcı sezim

    EŞREF OLGU ALTINSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA AZİZ ALTINKAYA

  5. Tez No

    182060

    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

    İngilizce

    2006

    Bilim ve TeknolojiKoç Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALPER TUNGA ERDOĞAN

Geri Dön