Elektriksel işaretlerin temel tanım fonksiyonlarıyla karakterizasyonu
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 66347
- Danışmanlar: PROF. DR. OĞUZ SOYSAL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1997
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 133
Özet
IV oz Elektriksel İşaretlerin Temel Tanım Fonksiyonlarıyla Karekterizasyonu Bu tezde, işaretleri Temel Tanım Fonksiyonları (TTF) olarak adlandırdığımız fonksiyonlar yardımı ile karakterize edebilecek yeni bir modelleme yaklaşımı sunulmaktadır. TTF' 1er, işaretten, işaretin temel özelliklerini yansıtacak şekilde dik formda üretilmektedir.“YARMAN-KARAŞ”veya kısaca“YARKAR”olarak adlandırdığımız yöntemimiz, işaretleri yukarıdaki özellikleri taşıyan TTF' lerin ağırlıklı doğrusal bir kombinasyonu şeklinde ifade etmektedir. Geliştirilen yöntem, Elektrokardiogram (EKG) ve ses işaretlerine uygulanmış ve TTF' 1er bu işaretlerin özellikleri gözönüne alınarak üretilmiştir. Yöntemin en önemli adımını oluşturan TTF' lerin üretimi, EKG işaretleri için doğrudan işaretin kendisinden, ses işaretleri için ya doğrudan işaretten veya oluşturulmuş bir tablodan seçilen parametreler yardımı ile gerçekleştirilmiştir. ABSTRACT Characterization of Electrical Signals by Signature Base Functions In this thesis, a new modelling approach for the characterization of discrete-time signals by the functions what we call Signature Base Functions (SBF) is presented. The SBF are generated in orthogonal form by considering the basic properties of the signal under consideration. The method that we call“YARMAN-KARAŞ”or in short“YARKAR”method expresses the signals as a weighted linear combination of the SBF. In order to show the performance of the YARKAR method, the SBF are applied to the Electrocardiogram (ECG) and speech signals and the SBF are generated according to the basic nature of these signals. The generation of the SBF which is the most important step of the method, is achieved differently for ECG and speech signals. For the ECG signals, the SBF are generated directly from the signal, on the other hand, the SBF for the speech signals are produced either from the speech signal itself or by using a look-up table.
Özet (Çeviri)
IV oz Elektriksel İşaretlerin Temel Tanım Fonksiyonlarıyla Karekterizasyonu Bu tezde, işaretleri Temel Tanım Fonksiyonları (TTF) olarak adlandırdığımız fonksiyonlar yardımı ile karakterize edebilecek yeni bir modelleme yaklaşımı sunulmaktadır. TTF' 1er, işaretten, işaretin temel özelliklerini yansıtacak şekilde dik formda üretilmektedir.“YARMAN-KARAŞ”veya kısaca“YARKAR”olarak adlandırdığımız yöntemimiz, işaretleri yukarıdaki özellikleri taşıyan TTF' lerin ağırlıklı doğrusal bir kombinasyonu şeklinde ifade etmektedir. Geliştirilen yöntem, Elektrokardiogram (EKG) ve ses işaretlerine uygulanmış ve TTF' 1er bu işaretlerin özellikleri gözönüne alınarak üretilmiştir. Yöntemin en önemli adımını oluşturan TTF' lerin üretimi, EKG işaretleri için doğrudan işaretin kendisinden, ses işaretleri için ya doğrudan işaretten veya oluşturulmuş bir tablodan seçilen parametreler yardımı ile gerçekleştirilmiştir. ABSTRACT Characterization of Electrical Signals by Signature Base Functions In this thesis, a new modelling approach for the characterization of discrete-time signals by the functions what we call Signature Base Functions (SBF) is presented. The SBF are generated in orthogonal form by considering the basic properties of the signal under consideration. The method that we call“YARMAN-KARAŞ”or in short“YARKAR”method expresses the signals as a weighted linear combination of the SBF. In order to show the performance of the YARKAR method, the SBF are applied to the Electrocardiogram (ECG) and speech signals and the SBF are generated according to the basic nature of these signals. The generation of the SBF which is the most important step of the method, is achieved differently for ECG and speech signals. For the ECG signals, the SBF are generated directly from the signal, on the other hand, the SBF for the speech signals are produced either from the speech signal itself or by using a look-up table.
Benzer Tezler
- Kinect rgb görüntülerinde ve derinlik haritalarında uzam-zamansal özellikleri kullanarak işaret dili tanıma
Sign language recognition using spatio-temporal features on Kinect rgb video sequences and depth maps
ABBAS MEMİŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK
- Networked computing-based system identification and control of electromechanical systems with industrial IoT
Endüstriyel IoT ile elektromekanik sistemlerin ağ hesaplama tabanlı sistem tanıma ve kontrolü
RAMAZAN KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
- Mikrodalga temelli klinik öncesi deneysel ortopedik görüntüleme sisteminin geliştirilmesi
Development of a microwave-based pre-clinical experimental orthopedical imaging system
ERCAN MENGÜÇ
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK HELHEL
- 12 standart derivasyonlu bir EKG biopotansiyel simülatörünün dizaynı ve gerçekleştirilmesi
The Design and application of an ECG biopotantial simulator with 12 standart derivations
RAŞİT KÖKER
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. İHSAN GÖK
- Investigation on the effects of mechanical forces on endothelial and monocytic cell behaviour by using microfluidic systems
Mikroakışkan sistemler kullanılarak mekanik kuvvetlerin endotel ve monosit hücre davranışı üzerine etkilerinin incelenmesi
SEMRA ZUHAL BİROL
Doktora
İngilizce
2018
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT TRABZON