Geri Dön

Uyarlamalı fourıer ayrıştırması ile işaret geri çatımı için yeni yaklaşımlar

New approaches for signal reconstruction with adaptive fourier decomposition

  1. Tez No: 474179
  2. Yazar: ALİ KIRKBAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYDIN KIZILKAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 51

Özet

Uyarlamalı Fourier Ayrıştırması (UFA), analitik bir işareti uyarlanabilen taban fonksiyonların doğrusal birleşimi şeklinde temsil edebilen yeni bir işaret ayrıştırma yöntemidir. UFA ile analitik bir işaret, enerjileri yüksekten alçağa sıralanacak şekilde temel bileşenlerine ayrıştırılır. UFA'nın her bir ayrıştırma adımında kullanılan taban fonksiyonları, aşırı tanımlı sözlük içerisinden en büyük iz düşüm ilkesine göre eşleme yapılarak belirlenir. Ayrıştırma işlemine, asıl işaret ile geri çatılan işaretin enerjileri arasındaki farkın mutlak değeri önceden belirlenen bir eşik değerinden küçük olana kadar devam edilir. Başlangıçta belirlenen bu eşik değeri ile aynı zamanda işaretin kaç adet temel bileşene ayrılacağı ile ilgili ayrıştırma seviyesi de dolaylı olarak belirlenmiş olur. Temel bileşenler ile işaretin mümkün olan en doğru şekilde temsili için başlangıçta tanımlanan sözlük ve toplam ayrıştırma seviyesi değerinin büyük olması gerekir. Ancak işlem karmaşıklığın artmasına neden olan bu gereklilikler, yöntemin uygulanabilirliğini kısıtlar. Bu tezde, ilk olarak UFA'nın uygulanabilirliği ile ilgili kısıtları hafifletmek amacıyla taban fonksiyonlarını oluşturan katsayı dizisini belirlemek için aşırı tanımlı bir sözlük kullanmak yerine birey temelli sezgi üstü bir en iyileme yöntemi olan Jaya'nın UFA ile bütünleştirilmesi önerilmiştir. Böylece aşırı tanımlı sözlük ve durdurma ölçütüne bağımlılık ortadan kaldırılmış en uygun ayrıştırma seviyesi otomatik olarak belirlenebilmiştir. İkinci olarak gürültü giderme sorunlarının çözümünde UFA temelli yaklaşımlar incelenmiş ve Beyaz Gauss gürültüsü (BGG) ile bozulmuş işaretlerden asıl işaretin geri çatımı için Jaya, UFA ve Savitzsky-Golay (S-G) süzgecin birleştirilmesinden oluşturulan karma bir yaklaşım önerilmiştir. Gürültü enerjisinin asıl işaret enerjisinde az olduğu varsayımı altında, Jaya temelli UFA'nın her ayrıştırma adımında elde edilen temel bileşenlerin toplamına S-G süzgecinin uygulanmasıyla BGG ile bozulmuş işaretten asıl işaretin geri çatımı sağlanmıştır. Önerilen iki yaklaşımın başarımları, bilgisayar benzetim örnekleri ile çeşitli başarım ölçütleri üzerinden değerlendirilmiş ve mevcut çalışmalarla karşılaştırmalar yapılmıştır. Nitel ve nicel karşılaştırmalar, önerilen yaklaşımların tatmin edici sonuçlar ürettiğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Adaptive Fourier Decomposition (AFD) is a recently developed signal decomposition algorithm that can describe an analytical signal through a linear combination of adaptive basis functions. Using the AFD, an analytical signal can be decomposed into its mono-components (MCs) whose energies are ordered from high-to-low energy. At every decomposition level of the AFD, the basis function is determined by matching the basis in an over-complete dictionary based on maximum projection principle. The decomposition continues until the difference between the energies of the original and reconstructed signals is to be less than a predefined tolerance value. At the same time, total decomposition level related to the MCs is relatively determined with the tolerance value defined initially. To represent the most accurate description of the signal, the AFD requires a large number of decomposition levels and large dictionary. However, these requirements cause increase in the computational complexity which limits the applicability of the AFD. In the first part of this thesis, we propose to combine AFD with Jaya optimization algorithm for determining coefficients that create basis functions for alleviating restrictions on applicability of AFD. Thus dependence on the over-complete dictionary and tolerance value for stopping decomposition is eliminated. Furthermore, it enables to determine the decomposition level of the AFD automatically. In the second part of this thesis, signal denoising based on the adaptive Fourier decomposition (AFD) is investigated and an approach, termed Jaya-based AFD combined with Savitzky-Golay filter, is offered to reconstruct the original signal under white Gaussian noise (WGN) interference. Under the assumption of the signal-to-noise ratios greater than zero, Savitzky-Golay filtering is then applied to the summation of MCs obtained in every decomposition level of the noisy signal in the UFA-Jaya approach. We evaluate the performance of two proposed approaches through computer simulations over the various performance criteria and compare their performance with the existing methods. Qualitative and quantitative comparisons show that the proposed approach provides satisfactory results.

Benzer Tezler

  1. Perceptual audio source separation by subspace learning

    Altuzay öğrenme ile algısal ses kaynak ayrıştırma

    SERAP KIRBIZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL

  2. Bazı lineer olmayan diferansiyel denklemler için bazı çözüm yöntemleri

    Some solution methods for some nonlinear differential equations

    ŞEYDA ÇAMLICA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    MatematikKarabük Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT DÜZ

  3. Tıbbi jeoloji amaçlı modifiye edilmiş Nano-Montmorillonit'in üst-gastrointestinal sistem hastalıklarına neden olan mikroorganizma üzerine etkisinin araştırması

    Investigation of the effect of nano-montmorillonite modified for medical geology purposes on microorganism causing upper-gastrointestinal system diseases

    SHAHRIYAR KARIMDOUST

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeoloji MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EKREM KALKAN

  4. Periyodik fonksiyonlar ve uygulamaları

    Periodic functions and their applications

    FERHAT ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Eğitim ve ÖğretimAtatürk Üniversitesi

    İlköğretim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET IŞIK

  5. Kesirli mertebeden türeve uygulamalarla genel bakış

    General overview of fractional derivatives with applications

    KÜBRA DEĞERLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    MatematikYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ IŞIM DEMİRİZ