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: Veri modelleme, Data modelling
- 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: Belirtilmemiş.
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
- İki boyutlu kafes parametrelerinin sınırlı veri alanlarından hesaplanması
The Calculation of the 2-D lattice parameters from short data records
NURŞEN YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AHMET HAMDİ KAYRAN
- Gelişmiş makine öğrenmesi ile sermaye piyasalarında kısa vadeli yön tahmini ve dinamik TP/SL analizi
Short-term direction forecasting in capital markets with advanced machine learning and dynamic TP/SL analysis
EMRE ARI
Doktora
Türkçe
2026
İstatistikİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Zaman ve uzay kesirli türevli toplam varyasyon yöntemi ile görüntülerde gürültü temizleme
Image denoising with time and space fractional derivative total variation method
EVREN TANRIÖVER
Doktora
Türkçe
2025
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET KIRIŞ
PROF. DR. MEHMET ALPER TUNGA
- Üç boyutlu evrişimsel sinir ağları ile finansal zaman serisi analizi
Financial time series analysis with 3D convolutional neural networks
BARIŞ AKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET MURAT ÖZBAYOĞLU