Nonlinear data modeling methods for multidimensional signal analysis
Çok boyutlu i̇şaretlerin analizi için doğrusal olmayan veri modelleme yöntemleri
- Tez No: 392211
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER NEZİH GEREK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Bu tezde, çok boyutlu uzaylarda tanımlanmış ayrık işaretler için çeşitli yenilikçi olasılıksal ve belirlenimci veri modelleme yöntemleri önerilmiştir. Çok boyutlu uzayın seçilmesinin amacı, ilgili veriyi aynı anda birden fazla parametreye bağlı olarak inceleyebilmektir. Doğrusal olmayan modellerin incelenmesinin nedeni, bu modellerin gerçek hayat için ölçülmüş verilerin karmaşık ve doğrusal olmayan davranışıyla uyumudur ve bu tezde de bu tür gerçek olay davranışları örnek olay incelemesi olarak ele alınmıştır. Olasılıksal modeller olarak Mycielski yönteminin tek ve çok boyutlu varyasyonları ve Markov zincir modelinin çeşitli sürümleri önerilmiştir. Belirlenimci yöntemler olarak çok boyutlu polinomlar, çok boyutlu kobra eğrileri, çok boyutlu görgül kip ayrışımı ve dalgacıklar incelenmiştir. Ele alınan yöntemler, Saklı Markov Modelin zaman değişimli ve zaman değişimsiz varyasyonlarından esinlenerek geliştirilmiş bir hata düzeltme modelinin tahminci bileşeninde kullanılmıştır. Bu sayede farklı olasılıksal ve belirlenimci yöntemlerin geliştirilen hibrit modele katkısı karşılaştırmalı olarak ortaya konmuştur. Bu karşılaştırmalı çalışma, tez için örnek olay incelemesi olarak seçilen rüzgar hızı, güneş ışıması ve sıcaklık gibi olayların altında yatan olguyu açığa çıkarmaya çalışmaktadır.
Özet (Çeviri)
In this dissertation, various novel stochastic and deterministic nonlinear data models are proposed for the analysis of the discrete signals that are defined in multidimensional spaces. The purpose of choosing the multidimensional space is to analyze the data according to multiparameters at the same time. The reason of analysing nonlinear methods is their compatibility with chaotic and nonlinear behaviour of the data which are measured for natural events and in this thesis natural events are taken as case study. The comparison of stochastic and deterministic methods gives the opportunity to choose the most suitable model for the data of handled problem. As stochastic models, one and multidimensional versions of Mycielski method and different versions of Markov Chain Models are proposed. As determinsitic models, multidimensional polynoms, multidimensional splines, multidimensional Empirical Mode Decomposition and Wavelets are chosen. In addition a Markovian error tuning model is designed as an infrastructure to test these models, which is inspired from time varying and time invariant versions of the Hidden Markov Model. These comparative works try to reveals the phenomenon underlies the natural events as wind speed, solar radiation, temperature which are taken as case study in this work.
Benzer Tezler
- İki boyutlu sistemlerin yüksek mertebeden istatistik ile modellenmesi
Modelling of two-dimensional systems using higher order statistics
A. MAHİR ÖZDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AHMET H. KAYRAN
- Gemi dizel motorunun kazanç programlamalı adaptive kontrolü
Gain scheduling adaptive model of a marine diesel engine
MELEK ERTOGAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NAFİZ AYDIN HIZAL
- Metropoliten kent çeperindeki yerleşimlerde yapısal dinamikler-İstanbul metropoliten kent çeperi örneği
Structural dynamics in the settlements around metropolitan periphery-The case of İstanbul city periphery
ÖZLEM GÜNGÖR ÖZÇEVİK
- Dynamic security enhancement of power systems via population based optimization methods integrated with artificial neural networks
Yapay sinir ağlarının entegre edildiği popülasyon tabanlı optimizasyon yöntemleriyle güç sistemlerinin dinamik güvenliğinin iyileştirilmesi
CAVİT FATİH KÜÇÜKTEZCAN
Doktora
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Hava durumu tahmini için veri madenciliği tabanlı bir model geliştirilmesi
Development of a data mining based model for weather forecasting
YUNUS EMRE CEBECİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ