Karışmış İşaretlerin Kanonik Korelasyon Algoritmaları ile Ayrıştırılması
Separating Mixed Signals Using Canonical Correlation Algorithms
- Tez No: 397306
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YUSUF SEVİM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Kör kaynak ayrıştırma, en az iki sinyalin karışımını içeren bir veri kümesinden bu karışımı oluşturan her bir kaynağın tahmin edilmesi olarak tanımlanabilir. Bu işlemin kör olarak adlandırılması kaynaklar hakkında hiçbir bilgiye sahip olmadığımızı ifade etmektedir. Kör kaynak ayrıştırma yöntemlerinin başarımı, işlem süresi ve doğruluğu ile belirlenmektedir. Çekirdek kanonik korelasyon analizinin işlem performansı literatürdeki diğer yöntemlere göre iyi olmakla birlikte işlem süresi oldukça fazladır. Yapılan bu çalışmada çekirdek kanonik korelasyon analizinin işlem süresinin azalımı amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda karışım işaretleri çekirdek kanonik korelasyon analizine uygulanmadan önce ayrık dalgacık dönüşümü işlemine tabi tutulmuştur. Yapılan bu uygulama işlem süresini azaltmakla birlikte performansında da iyileşmelerin olduğu gözlemlenmiştir. Aynı zamanda, yapılan bu işlemler doğrusal ve doğrusal olmayan karıştırma modelleri ile yapay olarak karıştırılıp değerlendirilmiştir. Önerilen yöntemin başarım analizini görmek için sonuçlar işaret gürültü oranı cinsinden değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Blind source seperation can be defined as the estimation of each sources which are composed of a data set including at least two signals. As there is any information about sources, this operation is denominated as blind. The success of blind source seperation is determined by the operation time and the reliability. Although the operation performance of kernel canonical correlation analysis is beter than other methods in the literature, the operation time is relatively longer. This study aims to decrease the operation time of kernel canonical corrleation analysis. For this purpose, mixing signals are subject to Discrete Wavelet Transform before kernel canonical correlation analysis is performed. The corresponding application enables to decrease operation time and to improve the operation performance. At the same time, all these operations are evaluated using linear and nonlinear mixing models through artifial mixing. The analysis results are evaluated in terms of signal noise ratio to examine the success analysis of the proposed method.
Benzer Tezler
- Çok amaçlı optimizasyon yöntemleri ile işaret ayrıştırma
Signal separation with multi-objective optimization methods
HÜSAMETTİN ÇELİK
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURHAN KARABOĞA
- Biyomedikal işaretlerin ayrıştırılması
Separation of biomedical signals
ÇİĞDEM SERDENGEÇTİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Mühendislik BilimleriEge ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. MEHMET ENGİN
- Gözü kapalı kaynak ayrıştırmada seyreklik tabanlı yöntemler ve DUET algoritması
Sparsity based methods in blind source separation and the DUET algorithm
MURAT ELMAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Chaotic modulation and alpha-stable noise parameter modulation methods in spread spectrum communication
Geniş bandlı haberlşemede kaotik modülasyon ve alfa-kararlı gürültü parametre modülasyonu yöntemleri
MEHMET EMRE ÇEK
Doktora
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERİT ACAR SAVACI
- Anadolu kültüründe simge, anlam ve sağaltım boyutlarıyla dövme
Tattoo in Anatolian culture, from symbolic, meani̇ng and healing aspect
ŞERMİN SEVAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Güzel SanatlarIşık ÜniversitesiResim Ana Sanat Dalı
PROF. BALKAN NACİ İSLİMYELİ