Feature extraction with modified empirical mode decomposition algorithm
Değiştirilmiş deneysel kip çözümleme yöntemiyle öznitelik çıkarımı
- Tez No: 318613
- Danışmanlar: PROF. DR. ONUR TOKER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fatih Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Deneysel Kip Çözümleme (DKÇ) yöntemi, veri uyarlamalı doğası sebebiyle doğrusal ve durağan olmayan sinyallerin analizinde etkinliği ile bilinen Hilbert Huang Dönüşümü'nün çekirdeğini teşkil etmekte ve bu tez çalışmasının temelini oluşturmaktadır. Tez çalışmasında, sırasıyla, Hilbert Huang Dönüşümü (HHD) ve DKÇ yöntemi tanıtılmış, DKÇ yönteminin yerel ortalama yaklaşımının ve sınır değerlerinin değiştirilmesiyle daha iyi frekans çözünürlüğü elde edilebileceğini göstermiş olan alternatif algoritma tanıtılmıştır. Deneysel hızlandırılmış yaşlandırma sürecindeki bir elektrik motorundan alınan gerçek titreşim işaretlerinin düşük frekans bölgesindeki öznitelikleri, Fourier dönüşümü orijinal DKÇ ve değiştirilmiş DKÇ yöntemleri ile belirlenmeye çalışılmıştır.Alternatif algoritma, orijinal DKÇ yönteminin anlamlı bir sonuç üretemediği düşük frekans bölgesinde rotor frekans ve ?oil whirl? frekans bileşenlerinin tanımlanmasını sağlamıştır. Genel olarak, DKÇ algoritmasındaki değişikliklerin ana etkilerinin, içsel kip tanımlamada artan frekans çözünürlüğü ve yineleme sayısındaki anlamlı azalma olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The Hilbert Huang Transformation, which is an empirical method currently and known as an efficient method in analysis of non-stationary and non-linear signals due to its data-driven nature, constitutes the basis for this thesis. Within the thesis attributed fundamental concepts of data analysis are briefly mentioned, the original Hilbert Huang Transformation is presented with attribution to various studies, an alternative algorithm, which concerns modifications in the formulation of the local mean approximation and adjustment of boundary values is implemented, frequency resolution capabilities of the original and modified transformations are presented comparatively over analysis of a deterministic signal. Vibration signals acquired from an electric motor, which is subject to an experimental accelerated aging process, are analyzed with the Fourier Transform, the Empirical Mode Decomposition, and the Modified Empirical Mode Decomposition methods, respectively.The major impacts of the proposed modifications in the algorithm are increased resolution in identification of intrinsic frequencies and reduction in number of iterations to identify them, respectively. The presentation of the features in the low frequency region provides proof for the capability developed. Planned future work is stated with justifications in the conclusion part of the thesis.
Benzer Tezler
- Akıllı telefon tabanlı kolorimetrik glikoz tayininde yapay zeka yaklaşımı
Artificial intelligence approach for smartphone based colorimetric glucose detection
ÖYKÜ BERFİN MERCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN KILIÇ
DOÇ. DR. MUSTAFA ŞEN
- A direct approach for object detection with omnidirectional cameras
Tümyönlü kameralar ile nesne tespiti için doğrudan bir yaklaşım
İBRAHİM ÇINAROĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YALIN BAŞTANLAR
- Image processing methods for food inspection
Gıda incelemesi için imge işleme yöntemleri
ONUR YORULMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. ENİS ÇETİN
- Evolutionary feature optimization for plant leaf disease detection by deep neural networks
Bitki yaprak hastalık teşhisi için derin sinir ağları ile evrimsel özellik optimizasyonu
JALAL SADOON HAMEED AL BAYATI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- The application of micro doppler features in target classification
Mikro doppler özelliklerin hedef sınıflandırmasındaki uygulaması
ÖZGE TOPUZ ALEMDAROĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇAĞATAY CANDAN
PROF. DR. SEYİT SENCER KOÇ