Kurtosis maliyet fonksiyonu tabanlı kompleks değerli işbirlikçi adaptif filtreleme
Complex-valued collaborative adaptif filter based on kurtosis cost function
- Tez No: 704345
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ENGİN CEMAL MENGÜÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kayseri Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Bu tez çalışmasında, dairesel ve dairesel olmayan kompleks değerli sinyalleri etkili bir şekilde işlemek için CLMK ve ACLMK algoritmalarının bireysel avantajlarından faydalanarak iş birlikçi bir şekilde çalışabilen yeni bir adaptif konveks kombinasyon (ACC) önerilmiştir. Bu amaçla, ilk önce kompleks düzlemdeki genel hata sinyalinin kurtosisine dayalı maliyet fonksiyonu tanımlanmıştır ve ardından önerilen ACC'nin karıştırma parametresi güncelleme kuralını türetmek için maliyet fonksiyonu minimize edilmiştir. Önerilen ACC algoritması yeni karıştırma parametresi güncelleme kuralının yardımıyla, yakınsama oranı ve kararlı durum hatası açısından genel filtreleme başarımını iyileştirmek için filtrenin genel çıkışında, çalışma ortamının gereksinimine göre CLMK veya ACLMK'yı adaptif bir şekilde baskın hale getirmiştir. Ayrıca, önerilen ACC'deki karıştırma parametresinin değişimi, ele alınan sinyal veya sistemin karakteristik davranışı hakkında da bilgi vermiştir. İlk kez bu tez çalışmasında, adım büyüklüğü sınırını belirlemek için önerilen ACC'nin karıştırma parametresi güncelleme kuralının Lyapunov anlamında kararlılığı analiz edilmiştir. Öte yandan CLMK ve ACLMK algoritmalarının Lyapunov anlamındaki kararlılığı literatürde hala eksik olduğundan bu tez çalışması kapsamında bahsi geçen algoritmaların Lyapunov analizleri de detaylı olarak sunulmuştur. Kompleks düzlemdeki sistem tanımlama ve bir-adım-ileri tahmin senaryolarına ilişkin kapsamlı benzetimler, önerilen ACC'nin hem bu bahsedilen avantajlarını hem de geleneksel ACC'ye göre üstün başarımını desteklemiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis introduces a novel adaptive convex combination (ACC) of the complex-valued least mean Kurtosis (CLMK) and augmented CLMK (ACLMK) algorithms by inspiring their individual advantages to effectively process circular and noncircular complex-valued signals. For this purpose, the negated kurtosis-based cost function of the overall error signal in the complex domain is primarily defined and then is minimized to obtain the update rule of the mixing parameter for the proposed ACC. By iteratively updating the mixing parameter based on the mentioned Kurtosis cost function, the proposed ACC adaptively dominates the CLMK or ACLMK at its overall output according to the requirements of the filter operating environments in order to improve the overall filtering performance in terms of the convergence rate and steady-state error. The evoluation of the mixing parameter in the proposed ACC also gives information about the characteristic behavior of the considered signal or system. Moreover, for the first time in this thesis, the stability of the mixing parameter update rule of the proposed ACC is theoretically analyzed in the sense of Lyapunov to derive the step size bound. On the other hand, since the analyzes of the CLMK and ACLMK algorithms in the sense of Lyapunov are still missing in the literature, in the scope of this thesis, their Lyapunov analyses are also provided in detail. The comprehensive simulations on system identification and one-step ahead prediction scenarios in the complex domain support both the mentioned elegant properties of the proposed ACC and its superior performance over the existing ACC.
Benzer Tezler
- Üretim Tesislerinde İstatistiksel Optimizasyon ile Maliyet Tahmini
Cost Estimation with Statistical Optimization in Production Facilities
HATİCE MİNE SABAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ŞAHİN
DOÇ. DR. ABDULKADİR ATALAN
- Açıklanabilir yapay zeka ve akustik sinyaller kullanılarak endüstriyel makinelerde anomali tespiti
Anomaly detection in industrial machines using explainable ai and acoustic signals
BETÜL SENA ÇAĞLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
- Analysis of machinery faults by curve length and wavelet transforms
Makine hatalarının eğri uzunluğu ve wavelet dönüşümleri ile analizi
OLCAY KURBAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Makine MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEKİ KIRAL
- COVID-19 pandemisi sürecinde üniversite tercihi yapacak öğrencilerin koronafobi düzeyleri ile tercihleri arasındaki ilişkinin incelenmesi
Investigation of the relationship between coronaphobia levels and preferences of students who will prefer a university during the COVID-19 pandemic process
MEHMET NİYAZİ ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
PsikolojiAltınbaş ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK EMRE GÜRSOY
- Okuma sürecinde prozodik ve anlam üniteleri ile okuma etkinliklerinin akıcı okuma ve anlama becerilerine etkisi
The effect of prosodic and paraphrase reading activities on reading fluency and comprehension skills
MUSTAFA AKYOL
Doktora
Türkçe
2020
Eğitim ve ÖğretimNecmettin Erbakan Üniversitesiİlköğretim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSA KORKMAZ