Geri Dön

Ağırlıklandırılmış meridian filtrelerin esnek hesaplama yöntemleri ile optimizasyonu

Optimization of nonlinear filters with flexible calculation methods

PDF İndir

  1. Tez No: 720609
  2. Yazar: SİMAY KAYA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN ZORLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Optimizasyon, doğrusal olmayan filtreleme, Ağırlıklandırılmış Meridian filtre, diferansiyel gelişim algoritması, genetik algoritma, yapay arı kolonisi algoritması, α-bağımlı gürültü, Optimization, nonlinear filtering, Weighted Meridian filter, differential evoluation algorithm, genetic algorithm, artificial bee colony algorithm, α-stable noise
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

İstenmeyen gürültü ve paraziti gidermek için filtreleme işlemi büyük öneme sahiptir. Doğrusal bir filtre ile filtreleme yapıldığında doğrusal olmayan, dürtü gürültülü ortamlarda filtre verimi oldukça düşmektedir ancak doğrusal olmayan Meridian filtre ile verimli filtreleme yapılabilmektedir. Optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılmakta olan türeve dayalı klasik algoritmaların birçoğundan istenen sonuçlar alınamamaktadır. Önceki çalışmalarda dürtü gürültülü ortamlarda, doğrusal olmayan filtre olan Ağırlıklandırılmış Meridian filtrelerinin klasik algoritmalar olarak adlandırılan türev tabanlı algoritmalar ile optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada, çeşitli pencere uzunluklarına sahip olan Ağırlıklandırılmış Meridian filtreleri, evrimsel bir algoritma olarak bilinen diferansiyel gelişim algoritması (DEA) , genetik algoritma (GA) ve yapay arı kolonisi algoritması (YAK) ile optimize edilmiş olup bu algoritmaların kullanılmasına dayalı yeni bir yöntem sunulmuştur. Simülasyon sonuçlarına göre; DEA ,GA ve YAK Algoritması ile optimize edilmiş Ağırlıklandırılmış Meridian filtreleri, α-bağımlı gürültülü ortamları etkili bir şekilde bastırma yeteneğine sahiptir.

Özet (Çeviri)

Filtering has great importance to remove unwanted noise and interference. When filtering with a linear filter is done, the filter efficiency decreases considerably in non-linear and impulses noise environments, but efficient filtering can be done with a nonlinear Meridian filter. The desired results cannot be obtained from many of the classical algorithms used in the solution of optimization problems. In previous studies, the optimization of Weighted Meridian filters, which are nonlinear filters, in impulse noise environments, have been performed with derivative based algorithms called classical algorithms. In this study, Weighted Meridian filters with various window lengths have been optimized with differential evoluation algorithm (DEA), genetic algorithm (GA) and artificial bee colony algorithm (ABC) known as an evolutionary algorithm. A new method based on the use of an evolutionary algorithms, DEA ,GA and ABC was used to optimize the parameters of nonlinear Weighted Meridian filters. According to the simulation results; with DEA, GA and ABC Algorithm optimized Weighted Meridian filters are capable of effectively suppressing α-stable noisy environments.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    661264

    Ağırlıklandırılmış diferansiyel gelişim algoritması ile band seçim metodu geliştirilmesi

    Development of band selection method with weighted differential evolution algorithm

    FURKAN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Jeodezi ve FotogrametriErciyes Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜMİT HALUK ATASEVER

  2. Tez No

    665333

    Ağırlıklandırılmış derin evrişimsel sinir ağları topluluğu ile böcek türlerinin sınıflandırılması

    Classification of insect species with weighted ensemble of deep convolutional neural networks

    FATİH VARÇIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ERBAY

  3. Tez No

    534908

    Ağırlıklandırılmış myriad filtrelerin genetik, parçacık sürüsü ve yapay arı kolonisi algoritmaları ile optimizasyonu

    Optimization of weighted myriad filters with genetic, particle swarm and artificial bee colony algorithms

    ŞEYDA SUNCA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN ZORLU

  4. Tez No

    673658

    Ağırlıklandırılmış medyan ile Theil-Sen regresyon analizi parametre tahminine katkılar

    Contributions to Theil-Sen regression analysis parameter estimation with weighted median

    CEM ÖZTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    EkonometriSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NECATİ ALP ERİLLİ

  5. Tez No

    113517

    Ağırlıklandırılmış puanlamalı kısa cevaplı '1-0' puanlamalı kısa cevaplı ve çoktan seçmeli testlerin madde ve test özelliklerinin karşılaştırılması

    Comparing of the item and test statistics of the weighted short answered '1-0' scored short answered and multiple choice tests

    FATMA ÖZKUL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Eğitim ve ÖğretimHacettepe Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ATA TEZBAŞARAN

Geri Dön