Geri Dön

Çok amaçlı optimizasyon yöntemleri ile işaret ayrıştırma

Signal separation with multi-objective optimization methods

  1. Tez No: 866139
  2. Yazar: HÜSAMETTİN ÇELİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NURHAN KARABOĞA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Kör Kaynak Ayrıştırma, Çok Amaçlı Optimizasyon, SPEA2, Ayrık Dalgacık Dönüşümü, Beyazlatma, İşaret Ayrıştırma, Blind Source Separation, Multi-Objective Optimization, SPEA2, Discrete Wavelet Transform, Whitening, Signal Separation
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 137

Özet

İşaret işleme alanında birçok problem, Kör Kaynak Ayrıştırma problemleri olarak formüle edilmiştir. Klasik olarak bu problemler kaynak işaretlerine ilişkin bir ayrıştırma kriterinin optimizasyonu yoluyla çözülmektedir. Ancak birçok pratik durumda kaynaklara ilişkin birden fazla bilgi bulunmaktadır ve dolayısıyla sorunun çözümü için birden fazla ayrıştırma kriteri oluşturulabilmektedir. Bu nedenle bu çalışma, kör kaynak ayrıştırma problemlerini çözmek için, SPEA2 yöntemi ile birden fazla kriterin eş zamanlı optimizasyonu ile elde edilen çok amaçlı bir yaklaşım uygulanmasını önermektedir. Bu yaklaşımın uygulanabilirliğini ortaya koymak amacıyla önce üç kişiye ait konuşma sesleri ve sonrasında biyomedikal işaretlerin ayrıştırılması test edilmiştir. Ayrıca bu tez çalışmasında kullanılan çok amaçlı kör kaynak ayrıştırmasının performansını artırmak için ön işlemler uygulanarak işaret ayrıştırmadaki başarım oranı olumlu şekilde test edilmiştir. Ayrıca işaretlerin örnek sayısının azaltılması amacıyla Ayrık Dalgacık Dönüşümü uygulanarak zaman-frekans ekseninde gerekli analizler yapılmıştır. Bu analiz sonucunda elde edilen karışık işaretler çok amaçlı kör kaynak ayırma yöntemine uygulanmış ve önerilen yöntemlerle performansın arttırılabileceği görülmüştür. Aynı zamanda önerilen yöntemlerin işlem maliyetleri artmasına rağmen işlem sürelerinde az da olsa azalma sağlanmıştır. Uygulama sonuçları, birbirine karışmış konuşma sesleri veya birbirine karışmış biyomedikal işaretlerin ayrıştırılmasında önerilen yöntemin kullanılabileceğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Many problems in the field of signal processing have been formulated as Blind Source Separation problems. Classically, these problems are solved by optimizing a separation criterion for the source signals. However, in many practical cases, there is more than one information about the resources and therefore more than one separation criterion can be created to solve the problem. Therefore, this study proposes to apply a multi-objective approach obtained by simultaneous optimization of multiple criteria with the SPEA2 method to solve blind source separation problems. To demonstrate the feasibility of this approach, first the speech sounds of three people and then the parsing of biomedical signals has been tested. In addition, to increase the performance of the Multi-Objective Blind Source Separation used in this thesis study, the performance rate in signal separation has been tested by applying pre-processing. In addition, in order to reduce the number of samples of the signals, the necessary analyzes were obtained on the time-frequency axis by applying the Discrete Wavelet Transform. The mixed signals obtained as a result of this analysis have been applied to the multi-objective blind source separation method and it has been seen that the performance could be increased with the proposed methods. At the same time, although the transaction costs of the proposed methods increased, a slight decrease has been achieved in the processing times. Application results have shown that the proposed method can be used to separate entangled speech or biomedical signals. Application results have shown that the proposed method can be used in separating mixed speech sounds or mixed biomedical signals.

Benzer Tezler

  1. Self-tuning structures of interval Type-2 fuzzy PID controllers

    Aralık değerli Tip-2 bulanık PID kontrolörler için öz-ayarlama yapıları

    AHMET SAKALLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL

  2. Type-2 fuzzy model inversion methods and fuzzy model based controller design

    Tip-2 bulanik modellerin tersinin alinmasi ve bulanik model tabanli kontrolör tasarimi

    TUFAN KUMBASAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM EKSİN

  3. Equity portfolio optimization using reinforcement learning: An emerging market case

    Pekiştirmeli öğrenme ile hisse senedi portföyü optimizasyonu: Gelişmekte olan piyasa örneği

    MERT CANDAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  4. Computational Intelligence Methods: Generic Interpretations, Optimization and Application

    Hesapsal Yapay Zeka Metotları: Yorumlar, Eniyileme ve Uygulama

    İLYAS EMİNOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiThe University of Sheffield

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DEREK A. LINKENS

  5. Optimization of structures in the frequency domain

    Yapıların frekans uzayında optimizasyonu

    ALİYYE KARA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATA MUĞAN

    PROF. DR. İBRAHİM EKSİN