Geri Dön

Hilbert - huang dönüşümü ile zaman serilerindeki gürültü bileşenlerinin ayrıştırılması

Decomposition of noise components in time series by using hilbert - huang transform

PDF İndir

  1. Tez No: 348549
  2. Yazar: MEHMET DOĞAN ELBİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYDIN KIZILKAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Haberleşme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Gürültü doğadaki canlıların sesleri, sismik dalgalar ve rüzgâr gibi doğal etmenlerden ötürü başlangıcı kestirilemeyen kavramlardan biridir ve teknolojik gelişmelerle elektriksel işaretlerin kullanılmaya başlanması sonucu bir problem haline gelmiştir. Bir yandan antenlerin, algılayıcıların ve elektronik cihazların geliştirilmesi ile gürültü problemi çözülmeye çalışılırken, bir yandan da harici algoritmalarla gürültülü gözlemlerden özgün işaret elde edilmeye çalışılmaktadır. Son yıllarda işaret işleme biliminde çağ açan Hilbert - Huang dönüşümü ise yıllardır üzerinde çalışılan anlık frekans bilgisinin kestirimi konusunda ciddi bir başarıma ulaşmasının yanı sıra durağanlık ve doğrusallık şartı aramaksızın tüm fiziksel işaretleri analiz edebilmektedir. Bu tez çalışmasında, öncelikle Hilbert - Huang Dönüşümünün ayrıntılı algoritması incelenmiş ve dönüşümün gürültü süzme amacıyla kullanılabilmesi için sekiz farklı yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin farklı işaret ve gürültü tiplerindeki başarımları incelenmiş ve geleceğe yönelik ciddi çıkarımlarda bulunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Noise is the one of the unpredictable onset concepts because of the existence of natural factors such as the voice of living creatures, seismic waves and wind, and then it constitutes a problem as result of using electrical signals. On the one hand, while the noise problem has been tried to unravel with the development of antennas, sensors and electronic devices, in the meantime, the original signal has been tried to obtain from noisy observations by using external algorithms. In recent years, as well as the Hilbert-Huang transform opening an era in the realm of the signal processing reaches a serious achievement in the estimation of instantaneous frequency information of a signal, it is able to analyze all physical signal without requiring the conditions of stationarity and linearity. In this project, principally, the detailed algorithm of the Hilbert-Huang transform has been analyzed, and then eight different methods have been proposed to be able to use it for the aim of noise filtering. Performances of the proposed methods for different types of signals and noises have been considered and prudential inferences have been made.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    827867

    Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques

    Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    AHAMADI ABDALLAH IDRISSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

  2. Tez No

    371693

    Analysis of GNSS time series obtained from Turkish national permanent GNSS stations network-active system using Hilbert-Huang transform

    Türkiye ulusal sabit GNSS istasyonları ağı-aktif sisteminden elde edilen GNSS zaman serilerinin Hilbert Huang dönüşümü ile analiz edilmesi

    SONER ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Jeodezi ve FotogrametriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT ONUR KARSLIOĞLU

  3. Tez No

    597109

    Assessment of features and classifiers forbluetooth rf fingerprinting

    Bluetooth sinyallerinin RF parmak izi yöntemi ile sınıflandırılmasında öznitelikler ve sınıflandırıcıların değerlendirilmesi

    AYSHA B. M. ALI AYSHA B. M. ALI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım Üniversitesi

    Mühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ KARA

  4. Tez No

    858798

    Enerji iletim sistemlerinde makine öğrenmesine dayalı kısa devre arıza analizi

    Short circuit fault analysis based on machine learning in energy transmission systems

    MUHAMMED TARIK BAYRAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİHAT PAMUK

  5. Tez No

    879078

    Analysis of signal processing algorithms for detection of human vital signs using uwb radar

    Hayati bulguların geniş bantlı radar sistemleri ile tespitinde kullanılan sinyal işleme algoritmalarının analizi

    CANSU EREN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MESUT KARTAL

    PROF. DR. SAEİD KARAMZADEH

Geri Dön