Genetik algoritma kullanılarak sonlu uzunluklu katsayılı sonsuz darbe tepkili sayısal filtre tasarımı
Design of digital iir filter with finite word length coefficients using genetic algorithms
- Tez No: 406246
- Danışmanlar: PROF. DR. ARİF NACAROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Devreler ve Sistemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
Bu çalışmada sonlu uzunluklu katsayılar kullanılarak sonsuz darbe tepkili sayısal filtre tasarlanması için sezgisel yaklaşım metodlarından olan genetik algoritma kullanılmasına ilişkin bir çalışma yapılmıştır. Normalleştirilmiş ve sonlandırılmış katsayılardan oluşturulan olası çözümler havuzu içerisinden genetik algoritma kullanılarak en uygun çözümün seçilmesini sağlayan bir program hazırlanmıştır. Bu program en uygun katsayıların seçilmesini sağlarken filtrenin derecesini de en uygun olacak şekilde seçmektedir. Genetik algoritmanın iterasyon sayısını düşürmeyi hedefleyen yerel arama algoritması önerilmiştir. Ayrıca sonlandırılmış katsayılar en fazla 6 bit uzunluğunda, 2'nin pozitif ve negatif kuvvetlerinin toplamları ve farkları şeklinde oluşturularak filtrenin pratikte kullanım imkanlarının artması ve çalışma hızı yönünden daha verimli olması amaçlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this work, a method for the application of the genetic algorithm to design a digital infinite impulse response (IIR) filter with finite word length binary coefficients is given. Program selects the best coefficients and minimum order among the coefficients and orders in the population. We have prepared a program that allows selection of the most suitable solution from within the pool of possible solutions that are created from normalized and finite word length coefficients. This program provides the most suitable coefficients and optimal order is selected. Local search algorithm which aims to reducing the number of iteration of genetic algorithm have been proposed. Coefficients have been selected in the pool that are occurred less than 6 bits in size and consist of sum of power of 2 coefficients. So in practice, aimed to increase the opportunities to use and quick response of the filter.
Benzer Tezler
- Design and analysis of interior permanent magnet machines equipped with novel semi-overlapping windings for electric vehicle applications
Elektrikli araç uygulamaları için yeni yarı kesişen sargılarla donanımlı gömülü kalıcı mıknatıslı makinaların tasarımı ve analizi
TAYFUN GÜNDOĞDU
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜVEN KÖMÜRGÖZ KIRIŞ
- VLSI implementation of FIR filters by using genetic algorithms
Genetik algoritmalar kullanarak FIR süzgeçlerin VLSI gerçeklenmesi
MEHMET ÖNER
Doktora
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT AŞKAR
- Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of learning algorithms in neural networks
SEVİNÇ BAKLAVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN
- Structural optimization of the UAV composite wing-box by adaptive genetic algorithm methods
İHA kompozit kanat kutusunun uyarlanabilir genetik algoritma yöntemleri ile yapısal optimizasyonu
BERK GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAFAK YILMAZ
- Cogging torque and performance optimization of an interior permanent magnet synchronous motor used in commercial washing machines
Ticari çamaşır makinelerinde kullanılan gömülü daimi mıknatıslı senkron motorların tutunma momenti ve performans en uygunlaştırması
EGE ÜNLÜTEPE KESKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ