Geri Dön

A sequential classification algorithm for autoregressive processes

Özbağlanımlı süreçler için dizisel sınıflandırma algoritması

  1. Tez No: 305158
  2. Yazar: GÜNEŞ OTLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TOLGA ÇİLOĞLU, DOÇ. DR. ÇAĞATAY CANDAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 84

Özet

Bu çalışma, özbağlanımlı süreçler için dizisel bir sınıflandırma algoritması sunmayı amaçlamaktadır. Genellikle kullanılan sabit boyutlu algılayıcıların aksine, bu metot değişken örnek boyutlarına sahip Wald' un dizisel olasılık oran testini kullanmaktadır. Önerilen metodun sınıflandırma kararını ortalama olarak sabit örnek boyutuna sahip alternatifinden daha önce verdiği gösterilmiştir. Önerilen metot, süreçlerin varyansının bilinmediği durum için genişletilmiştir. Bilinmeyen süreç varyansının algoritma performansı üzerindeki etkileri incelenmiştir. Son olarak, önerilen algoritma sabit ve dönen kanatlı hedeflerin sınıflandırmasına uygulanmıştır. Ortalama karar zamanı ve bunun sinyal gürültü oranıyla bağlantısı araştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

This study aims to present a sequential method for the classification of the autoregressive processes. Different from the conventional detectors having fixed sample size, the method uses Wald?s sequential probability ratio test and has a variable sample size. It is shown that the suggested method produces the classification decisions much earlier than fixed sample size alternative on the average. The proposed method is extended to the case when processes have unknown variance. The effects of the unknown process variance on the algorithmperformance are examined. Finally, the suggested algorithm is applied to the classification of fixed and rotary wing targets. The average detection time and its relation with signal to noise ratio are examined.

Benzer Tezler

  1. Çok ölçütlü karar verme süreci için VZA-AAS sıralı hibrit algoritması ve bir uygulama

    DEA-ANP sequential hybrid algorithm for multiple-criteria decision-making process, a long with an application

    BABAK DANESHVAR ROUYENDEGH

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Mühendislik BilimleriGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERPİL EROL

  2. Methods for location prediction of mobile phone users

    Cep telefonu kullanıcılarının konum tahmini için yöntemler

    İLKCAN KELEŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU

  3. Kontrastlı mamografi görüntülerinde benign ve malign meme kitlelerinin radyomik özelliklerinin karşılaştırılması

    Comparison of radiomic features of benign and malign breast masses on contrast enhanced mammography images

    AYKUT TEYMUR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Radyoloji ve Nükleer TıpKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SİBEL KUL

  4. El hareketlerine ait yüzey EMG sinyallerinin işlenmesi ve sınıflandırılması

    Processing and classification of surface EMG signals of hand gestures

    MEHMET CAN DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CENGİZ TEPE