An algorithmic framework for instantaneous and convolutive bounded component analysis
Anlık ve evrişimsel sınırlı bileşenler analizi için algoritmik çalışmalar
- Tez No: 357210
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALPER TUNGA ERDOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 120
Özet
Sınırlı Bileşenler Analizi (BCA), kaynak ayrıştırma problemi için yeni tasarlanmış bir metot olup kaynakların sınırlı olduğu varsayımından faydalanarak bağımlı ve bağımsız kaynakları birbirinden ayırmaya olanak sağlamaktadır. Bu yüzden, Sınırlı Bileşenler Analizi (BCA) kaynakların sınırlı olması varsayımı altında Bağımsız Bileşenler Analizinden (ICA) daha genel bir yöntemdir. Bu tezde, yeni bir anlık BCA yönteminde öne sürülen algoritmaların yakınsama analizini yapıyoruz. Daha sonra, bu anlık BCA yöntemini çeşitli BCA algoritmaları üretilebilecek şekilde geliştiriyoruz. Geliştirilen yeni metotla oluşturulan algoritma örneklerinin literatürde bulunan bazı ICA yöntemlerine göre bağımlı kaynak ayrıştırma performanslarındaki avantajlarını gösteriyoruz. Bu çalışmalara ilave olarak, anlık BCA metotunu geliştirerek evrişimsel BCA yöntemi üretiyoruz. Öncelikle, kaynakların durağan olduğunu kabul ederek evrişimsel BCA kriterleri ve karşılık gelen algoritmaları tanımlıyoruz. Tanımlanan kriterlerin, soysal BCA varsayımları altında, evrensel maksimumlarının mükemmel ayrıştırıcılardan oluşan bir kümeye denk geldiğini ispatlıyoruz. Bu yöntemde tanımlanan algoritmaların sadece bağımsız değil, bileşenlerinde ve zamanda bağımlı kaynaklarında ayrıştırmasını yapabildiğini gösteriyoruz. Bu yüzden, kaynakların sınırlı olduğu varsayımı altında, BCA algoritmalarını bağımlı ve ilintili kaynakları ayırabilme özelliğine sahip genişletilmiş evrişimsel ICA algoritmaları olarak düşünebiliriz. Copula dağılımıyla üretilen kaynaklar örneğiyle, BCA algoritmalarının bileşenlerinde ve zamanda ilintili kaynakları ayrıştırabildiğini gösteriyoruz. Ayrıca, veri sayısının az olduğu durumlarda, ayrıştırma performansında daha iyi sonuçlar verdiklerini ortaya çıkarıyoruz. Çok girişli çok çıkışlı frekans seçimli denkleştirme örneği, dijital iletişim kaynaklarının evrişimsel karışımlarında, önerilen BCA yönteminin literatürde geçen ICA yöntemlerinden üstünlüğünü gösteriyor. Bir önceki yöntemin tersine, evrişimsel karışımların kaynak ayrıştırma ve özütleme problemleri için gerekirci evrişimsel BCA metotları tasarlıyoruz. Böylelikle kaynakların durağan olmasını varsaymıyoruz. Tanımladığımız gerekirci kriterlerin evrensel maksimumlarının mükemmel ayrıştırıcılar kümesine denk geldiğini ispatlıyoruz. Bunun yanı sıra, ortaya çıkan algoritmaların evrişimsel durağan yada durağan olmayan bağımlı veya bağımsız kaynakları ayrıştırabilme ve özütleyebilme kapasitelerine sahip olduklarını örneklerle gösteriyoruz.
Özet (Çeviri)
Bounded Component Analysis (BCA) is a recent concept proposed as an alternative method for Blind Source Separation problem. BCA enables the separation of dependent as well as independent sources from their mixtures under the practical assumption on source boundedness. Therefore, Bounded Component Analysis (BCA) is a framework that can be considered as a more general framework than Independent Component Analysis (ICA) under the boundedness constraint on sources. In this thesis, we provide a stationary point analysis for recently introduced instantaneous BCA algorithms. We then extend the instantaneous BCA method providing the ability to generate a variety of BCA algorithms. We illustrate the advantages of proposed BCA examples regarding the correlated source separation capability over the state of the art ICA based approaches. Furthermore, we extend the instantaneous BCA approach to the convolutive BCA problem. We first introduce a family of convolutive BCA criteria and corresponding algorithms based on the stationarity assumption on sources. We prove that the global optima of the proposed criteria, under generic BCA assumptions, are equivalent to a set of perfect separators. The algorithms introduced in this approach are capable of separating not only the independent sources but also the sources that are dependent/correlated in both component (space) and sample (time) dimensions. Therefore, under the condition that the sources are bounded, they can be considered as“Extended Convolutive ICA”algorithms with additional dependent/correlated source separation capability. We illustrate the space-time correlated source separation capability through a Copula distribution based example. Furthermore, they have potential to provide improvement in separation performance especially for short data records. A frequency-selective MIMO Equalization example demonstrates the clear performance advantage of the proposed BCA approach over the state of the art ICA based approaches in setups involving convolutive mixtures of digital communication sources. Contrary to this stochastic convolutive framework, we propose novel deterministic convolutive BCA frameworks for the blind source extraction and blind source separation problems which allow the sources to be potentially non-stationary. The global maximizers of the proposed deterministic BCA optimization settings are proved to be perfect separators. We illustrate that the iterative algorithms corresponding to these frameworks are capable of extracting/separating convolutive mixtures of non-stationary as well as stationary independent and/or dependent sources.
Benzer Tezler
- Blind separation of bounded sources based on sparse representation
Seyrek temsile dayalı olarak sınırlı kaynakların kör ayrılması
EREN BABATAŞ
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER TUNGA ERDOĞAN
- 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
2006
Bilim ve TeknolojiKoç ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALPER TUNGA ERDOĞAN
- A parametric design proposal for multi-story residential buildings to enhance daylight performance
Çok katlı konut binaları için gün ışığı performansını artıracak bir parametrik tasarım önerisi
HAKAN OĞUZ BOR
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM
- Phase models and computations for oscillators
Osilatörler için faz modelleri ve hesaplamaları
ÖNDER ŞUVAK
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER DEMİR
- Frekans ve zaman-frekans uzaylarında music algoritması ile geliş açısı kestirimi
Angle of arrival estimation in frequency and time-frequency domains with music algorithm
OĞUZ TUNCAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEF KENT PINAR