CNN tabanlı modeller kullanılarak sinyal gürültü bastırma ve frekans seçici filtrelemenin modellenmesi, uygulaması ve harmonik tabanlı performans degerlendirilmesi
The modeling, application and harmonic-based performance evaluation of signal denoising and frequency-selective filtering by using CNN-based models
- Tez No: 747364
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TURGAY KOÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Gürültü bir sinyalin en iyi şekilde iletimini veya analizini sınırlayan başlıca faktörlerden olup, akustik, elektromanyetik vb. biçimlerde meydana gelebilmektedir. Gürültünün temizlenmesi ve istenmeyen sinyal bileşenlerinin filtrelenmesi özellikle haberleşme, görüntü, konuşma ve biyomedikal sinyal işleme, radar, sonar gibi uygulamalar içinde önemli bir yer tutmaktadır. Bu çalışmada, gürültülü sinyalleri temizlemek için çeşitli geleneksel ve derin öğrenme tabanlı yaklaşımlar gürültülü sinuzoidal sinyaller kullanılarak incelenmiştir. İlk olarak, yakın zamanda literatürde kullanılan evrişimsel sinir ağı tabanlı bir gürültü temizleme sistemi olan DnCNN modeli farklı güç seviyelerinde düzgün veya Gauss beyaz gürültülerin altındaki rastgele frekanslardaki sinüzoidal sinyallerin üzerinde geleneksel performans ölçütleri olan Ortalama Karesel Hata (MSE) ve Sinyal Gürültü Oranı (SNR) kullanılarak performansı incelenmiştir. Ardından, yeni bir yaklaşım olarak frekans seçici gürültü temizleme sistemi için hem filtreleme hem de gürültü bastırma işlemini tek başına gerçekleştirebilen LP-DnCNN, HP-DnCNN ve BP-DnCNN modelleri geliştirilmiş ve önerilen modeller, sıfır fazlı FIR türündeki doğrusal filtreler ile kıyaslanmıştır. Tezin ikinci bölümünde, gürültü temizlemede kullanılan bir oto-kodlayıcı tabanlı yapı ile DnCNN modelini karşılıklı incelemek için bir çerçeve oluşturulmuş, gürültü temizleyici derin evrişimsel sinir ağı oto-kodlayıcı (Denoising Deep Convolutional Auto-Encoder (DDCAE)) adı verilen bir gürültü temizleme modeli önerilmiştir. Önerilen çerçeve ile birlikte, MSE ve SNR yanında, yeni önerilen harmonik tabanlı performans metrikleri, Temel Güç Oranı (FPR), Temel-Toplam Harmonik Güç Oranı (FTHPR) ve Harmonik Güç Oranı (HPR) kullanılarak ilgili modeller literatüre göre, doğrusal olmayan özellikler sebebiyle meydana gelen harmonikleri de analiz eden, daha geniş bir bakış açısıyla incelenmiştir. Deneysel sonuçlar, DnCNN'nin performansının farklı gürültü modelleri altında sinüzoidal sinyalleri temizlemede etkili olduğunu göstermektedir. Ayrıca, gürültü temizleme ve filtreleme için önerilen DnCNN, doğrusal olmayan bir filtreleme sistemi olarak ve sıfır fazlı FIR filtreden yaklaşık 14 dB daha yüksek SNR ve en az 8 kat daha düşük MSE performansı göstererek önemli bir iyileştirme sağlamıştır. Bunun yanında, ikinci aşamada elde edilen sonuçlara göre oto-kodlayıcı tabanlı DDCAE modeli DnCNN modeline göre daha yüksek SNR ve daha düşük MSE performans istatistiklerine sahip olup, FPR, FTHPR ve HPR değerlerine göre daha düşük harmonik seviyeleri sağladığından dolayı, DnCNN'e göre doğrusal olmayan özelliklerin harmoniklere etkisinin daha az olduğu gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Noise is a major factor limiting the optimal transmission or analysis of a signal and can be acoustic, electromagnetic, etc. Signal denoising and filtering of unwanted signal components are especially important in applications such as communications, image, speech and biomedical signal processing, radar, sonar, etc. In this paper, an investigation of various traditional and deep learning-based approaches to clean noisy signals is carried out using noisy sinusoidal signals. First, the performance of DnCNN, which is a convolutional neural network based denoising system recently used in the literature, is investigated by using traditional performance metrics Mean Squared Error (MSE) and Signal to Noise Ratio (SNR) on sinusoidal signals of random frequencies under uniform and Gaussian white noises at different power levels. Moreover, as a new approach, LP-DnCNN, HP-DnCNN and BP-DnCNN models that can perform both filtering and noise suppression for frequency selective denoising system are developed and the proposed model is then compared with zero-phase FIR linear filters. In the second part of the thesis, a new framework is proposed to compare the DnCNN model with an auto-encoder based model for denoising, and a denoising model called Denoising Deep Convolutional Auto-Encoder (DDCAE) is proposed. Along with the proposed model and besides MSE and SNR, new proposed harmonic-based performance metrics, named as Fundamental Power Ratio (FPR), Fundamental-Total Harmonic Power Ratio (FTHPR) and Harmonic Power Ratio (HPR), are introduced and used to investigate the related models from a broader perspective than the literature by analyzing the harmonics due to nonlinearities. Experimental results show that the performance of DnCNN is effective in cleaning sinusoidal signals under different noise models. Moreover, the proposed DnCNN as a nonlinear filtering system for noise removal and filtering has achieved a significant improvement as a nonlinear filtering system, performing about 14 dB higher SNR and at least 8 times lower MSE than the zero-phase FIR filter. In addition, according to the results obtained in the second stage, the autoencoder-based DDCAE model has higher SNR and lower MSE performance statistics than the DnCNN model, and since it provides lower harmonic levels according to FPR, FTHPR and HPR values, it is observed that the effect of nonlinear features on harmonics is less than DnCNN.
Benzer Tezler
- Super-resolution of landsat-8 images using sentinel-2 images and generative adversarial networks
Sentinel-2 görüntüleri ve çekişmeli üretici ağlar kullanılarak landsat-8 görüntülerinin süper çözünürlüğü
ESRA SUNKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
PROF. DR. BÜLENT BAYRAM
- CNN-based text-independent automatic speaker identification
Evrişimsel sinir ağı tabanlı metinden bağımsız otomatik konuşmacı tanılama
MANDANA FASOUNAKI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE
- Makine öğrenmesi tabanlı anten seçimi ve fiziksel katman güvenliği
Machine learning based antenna selection and physical layer security
BURAK ERDURAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medeniyet ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FİLİZ GÜRKAN GÖLCÜK
- Auditory detection of clips failures in manufacturing
Üretimde klips hatalarının ses tabanlı tespiti
SABRİ SÜER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Betonarme yapılarda akustik emisyon yöntemiyle yapay zeka tabanlı hasar tespiti
Artificial intelligence-based damage detection in reinforced concrete structures by acoustic emission method
OMAIR INDERYAS
Doktora
Türkçe
2024
İnşaat MühendisliğiEge Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİNEL ALVER