Durağan olmayan sinyallerin parametrik izgel kestirimi
Parametrik spectral estimation of nonstationary signals
- Tez No: 84137
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SALİM KAYHAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1999
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 127
Özet
IV ÖZET Mühendislik uygulamalarında gözlenen sinyallerin çoğu durağan değildir, yani istatistiksel özellikleri zamanla değişmektedir. Bu tür sinyallerin izgel özelliklerinin elde edilmesinde başvurulan bir yaklaşım, incelenen sinyali durağan kabul edilebilecek çerçevelere bölerek, bu çerçevelere durağan sinyaller için geliştirilen yöntemleri uygulamaktır. Başvurulan diğer yaklaşımda gözlenen sinyal, çerçevelere bölünmeden, tümü üzerinden işlenir ve durağan olmama özelliği hesaba katılarak zamanla değişen izge kestirimi gerçekleştirilir. Bu yaklaşımların her ikisiyle de geliştirilen yöntemler parametrik ve parametrik olmayan olmak üzere ikiye ayrılabilir. Parametrik olmayan yöntemler çoğunlukla sinyal ile ilgili fazla bir önbilgiye ihtiyaç duymazken, parametrik yöntemler eldeki önbilgiyi kullanarak sinyali ifade eden bir model varsayar ve bu modelin parametrelerini kestirmek suretiyle izge kestirimini gerçekleştirir. Bu tez çalışmasında, durağan olmayan sinyallerin izgel kestirim sorunu ele alınmış ve sorunun çözümü için parametrik yaklaşımlar kullanarak üç kestirici önerilmiştir. Bu kestiricilerde gözlenen sinyal, parametreleri zamanla değişen bir özbağlanımlı yürüyen ortalama (ÖBYO) süreç olarak modellenmiştir. İlk olarak Evrimsel Kepstrum (EK) adlı, yürüyen ortalama parametrelerinin kepstrumdan elde edildiği bir kestirici geliştirilmiştir. Daha sonra ise, İzgel Uyumlandırma (İU) ve Zaman Değişimi Kısıtlı İzgel Uyumlandırma (ZDKİU) kestiricileri geliştirilmiştir. Bu yöntemlerde sinyalin parametreleri, gerçek izge ile kestirilen bir zaman-sıklık dağılımı arasında tanımlanan maliyet işlevinin enküçültülmesiyle elde edilmiştir. Geliştirilen kestiricilerin yanlılık ve ortak değişinti ifadeleri elde edilerek ilgili Cramer-Rao alt sınır eşitlikleri türetilmiştir. Bunlara ek olarak, kestiricilerin başaranları yapılan benzetim çalışmaları ile de ortaya konmuştur. Anahtar Kelimeler : Durağan olmayan sinyaller, izgel kestirim, özbağlanımlı yürüyen ortalama süreçler
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Most signals encountered in engineering applications are inherently non- stationary, that is, their statistical properties are time-varying. One approach in estimating the spectral content of such signals is to split the signal into frames, during which they are considered stationary and apply appropiate methods proposed for stationary processes. The alternative approach for nonstationary spectral estimation is to process the whole signal, rather than short frames of it, by taking its nonstationarity into account. Both approaches may further be subdivided into parametric and nonparametric methods. While nonparametric estimators usually do not require much apriori knowledge about the signal, in the parametric approach the apriori knowledge is used to establish an accurate model of the signal. The spectral estimation task is then accomplished by estimating the parameters of the assumed model. In this thesis, the spectral estimation problem of nonstationary signals has been considered and three parametric spectral estimators have been proposed. The ob served signal is modelled as an autoregressive moving-average (ARMA) process with time-dependent parameters. First, the Evolutionary Cepstrum Method (ECM), which makes use of the cepstrum to estimate the moving-average parame ters, is introduced. Then, two other estimators, the Spectral Matching Estimator (SME) and the Time-Constrained Spectral Matching Estimator (TCSME) have been proposed. These methods estimate the signal parameters by fitting a parametric model to an estimated Time-Frequency Distribution of the signal. Bias and covariance expressions have been derived for all the proposed esti mators along with associated Cramer-Rao bound expressions. Simulation re sults illustrating the performance of the proposed estimators are also given. Keywords : Nonstationary signals, spectral estimation, autoregressive moving- average processes
Benzer Tezler
- Sleep stage classification using disagreement based co-active learning
Anlaşmazlık tabanlı öğrenme ile uyku evrelerinin sınıflandırılması
AYŞE BETÜL YÜCE
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
- Sensor based real-time process monitoring for ultra-precision manufacturing processes with non-linearity and non-stationarity
Doğrusal ve durağan olmayan ultra hassas üretim süreçleri için sensör tabanlı gerçek zamanlı süreç izleme
ÖMER FARUK BEYCA
Doktora
İngilizce
2013
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOklahoma State UniversityEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZHENYU (JAMES) KONG
- Estimation of time varying graph signals with graph arma processes
Graf arma süreçleri ile zamanda değişen graf sinyallerinin tahmini
EYLEM TUĞÇE GÜNEYİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELİF VURAL
- Frekans ve zaman-frekans uzaylarında music algoritması ile geliş açısı kestirimi
Angle of arrival estimation in frequency and time-frequency domains with music algorithm
OĞUZ TUNCAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEF KENT PINAR
- Condition monitoring and fault detection for electrical power systems using signal processing and machine learning techniques
Sı̇nyal ı̇şleme ve makı̇ne öğrenme teknı̇klerı̇ kullanılarak elektrı̇k güç sı̇stemleri ı̇çı̇n durum ı̇zleme ve arıza belirleme
YASMIN NASSER MOHAMED
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER