Kaotik sinyallerden model bilgisi olmadan gürültü temizlenmesi için uyarlamalı süzgeç algoritmalarının performans karşılaştırması
Comparing performances of adaptive filter methods for model independent noise cleaning of chaotic signals
- Tez No: 300076
- Danışmanlar: DOÇ. DR. M. TANKUT ÖZGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 174
Özet
Tez kapsamında üzerine Gauss tipi gürültü eklenmiş kaotik sinyaller,model bilgisi olmadan, sadece gürültü sinyalinin değişinti değeri veya onun bir kestirimi bilinerek, farklı uyarlamalı süzgeç algoritmaları ile süzülmüş ve bu algoritmaların performans karşılaştırması yapılmıştır. Süzgeçleme işlemi Evrensel Sonlu Dürtü TepkiliEn Küçük Ortalama Karesel Hata süzgeci (Evrensel FIR MMSE süzgeci), Wiener süzgeci, LMS-benzeri süzgeç, Polinom Uydurma yöntemi ile gerçeklenen süzgeç ve Dalgacık Katsayısı Sıkıştırma yöntemi ile gerçeklenen süzgeç vasıtasıyla yapılmıştır. Daha sonra MATLAB program dili kullanılarak tasarlanan süzgeçlerin performans karşılaştırması yapılmıştır. Son olarak gürültüsüz (asıl) kaotik sinyalin korelasyon boyutu ile süzgeçlerin çıktılarında elde edilen sinyallerin korelasyon boyutları MATLAB programı ile hesaplanarak, karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, Gaussian noise added chaotic signalsare filtered using different adaptive filtering algorithms, that utilize the known noise variance only, without any knowledge of system models of chaotic signals, and performances of these filtering algorithms are compared. The filtering process is done by using Universal Finite Impulse Response Minimum Mean Square Error filter (Universal FIR MMSE filter), the Wiener filter and LMS-like filter,filter designed using a Polynomial Fitting method and the filter designed using Wavelet Coefficient Shrinkagemethod. Using Matlab programming language, performances of the implemented filters are compared. Finally, the correlation dimensions of noise-free chaotic signals and those of filteroutput signals are calculated using Matlab and compared.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of learning algorithms in neural networks
SEVİNÇ BAKLAVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN
- Korteks davranışının vuru üreten hücre modeli ile incelenmesi
Analysis of cortex behavior by a spiking neuron model
YUSUF KUYUMCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR
- Time series classification via topological data analysis
Topolojik veri analizi ile zaman serilerinin sınıflandırılması
ALPEREN KARAN
Doktora
İngilizce
2022
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATABEY KAYGUN
- Finansal piyasalarda döviz kurunun zaman dizisi grafiği üzerinde bulunan Fraktallar (Kaotik emareler) yoluyla tahmin edilmesi
Estimating the exchange rate in financial markets through Fractals (Chaotic signs) found by scanning the correlation on the time series graph
ADİL AŞIRIM
Doktora
Türkçe
2023
İşletmeİstanbul Aydın Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ADİL SALEPÇİOĞLU
- PSO tabanlı meta-sezgisel yol planlama algoritmasının kaotik sistemler ile optimizasyonu
Optimization of PSO-based meta-heuristic path planning algorithm with chaotic systems
BİLAL GÜREVİN
Doktora
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İHSAN PEHLİVAN