Geri Dön

Akustik verilerin akıllı hesaplama yöntemleriyle analizi

Analysis of acoustic data with intelligent computational methods

PDF İndir

  1. Tez No: 925173
  2. Yazar: BİLAL TEKİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TURGAY KAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 50

Özet

Günümüzde hava araçlarının kullanımı hızla artarken, bu araçların tespiti ile akustik analizlerin önemi artmaktadır. Helikopterler ve drone gibi hava araçları, belirli bir frekans aralığında ses yayar ve bu seslerin analizi, araçların uçuş karakteristiklerinin anlaşılmasını sağlar. Her iki araç türü, farklı aerodinamik yapıları ve motor sistemleri nedeniyle farklı ses profilleri üretmektedir. Bu tez, drone ve helikopterlerin akustik verilerle analizini amaçlamaktadır. Çalışma, ses dosyalarından elde edilen Mel-Frekans Cepstral Katsayıları (MFCC) ve Zero-Crossing Rate (ZCR) gibi akustik parametrelerin kullanılmasıyla, her bir araç türünün karakteristik ses özelliklerini sınıflandırılmıştır. Toplam 546 ses dosyasından elde edilen verilerle; drone, helikopter ve çevre sesleri arasında ayrım yapabilen bir sınıflandırma modeli geliştirilmiştir. Eğitim süreci, karmaşıklık matrisine dayalı başarım kriterleri ile değerlendirilmiştir. MATLAB yazılımı kullanılarak gerçekleştirilen akustik analiz, her iki araç türünün akustik imzalarını ortaya koymuş ve bu yazılım ile çevre gürültüsünün etkisini minimize eden bir model önerilmiştir. Sonuçlar, akustik analizlerin drone ve helikopterlerin tanımlanması ve izlenmesi gibi uygulamalarda önemli bir araç olabileceğini ortaya koymaktadır. Ayrıca, çevresel gürültülerin etkisini minimize ederek, sadece hedef seslerin algılanmasını sağlayan model, güvenlik ve izleme teknolojilerinde kullanılabilecek potansiyeli göstermektedir. Bu çalışma, akustik verilerle hava araçları ve çevre seslerinin sınıflandırılması konusunda önemli bir adım atılmasını sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

Nowadays, as the use of aircraft is rapidly increasing, the importance of acoustic analysis increases with the detection of these vehicles. Aircraft such as helicopters and drones emit sounds in a certain frequency range, and the analysis of these sounds allows the flight characteristics of the vehicles to be understood. Both types of vehicles produce different sound profiles due to their different aerodynamic structures and engine systems. This thesis aims to analyze drones and helicopters with acoustic data. The study classifies the characteristic sound features of each vehicle type using acoustic parameters such as Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Zero-Crossing Rate (ZCR) obtained from sound files. A classification model that can distinguish between drone, helicopter and environmental sounds was developed with the data obtained from a total of 546 sound files. The training process was evaluated with performance criteria based on the complexity matrix. The acoustic analysis performed using MATLAB software revealed the acoustic signatures of both vehicle types, and a model that minimizes the effect of environmental noise was proposed with this software. The results show that acoustic analysis can be an important tool in applications such as identification and tracking of drones and helicopters. In addition, the model, which minimizes the effect of environmental noise and detects only target sounds, shows the potential to be used in security and monitoring technologies. This study provides an important step in the classification of aircraft and environmental sounds with acoustic data.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    928471

    Gemi manyetik izine ilişkin düz ve ters problemler

    Forward and inverse problems related to ship magnetic signature

    MEHMET ALBAYRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FUNDA AKLEMAN YAPAR

  2. Tez No

    753040

    Lifelong learning for auditory scene analysis

    İşitsel sahne analizi için hayat boyu öğrenme

    BARIŞ BAYRAM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  3. Tez No

    677459

    The performance analysis of variable time gap adaptive cruise control for different algorithms with model based feedforward control structure

    Model tabanlı ileri besleme kontrol yapısıyla, farklı uyarlanabilir hız sabitleyiciler için değişken zaman açıklık algoritmasının performans analizi

    ONUR EVİRGEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜSTOĞLU

  4. Tez No

    136759

    Delta-sigma örneklemeli altdizilim işlemeye dayalı bir demetleme yöntemi

    A Beamforming method based on subarray processing with delta-sigma oversampling

    HASAN ŞAKİR BİLGE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURHAN ÇİFTÇİBAŞI

  5. Tez No

    724534

    Sensor validation and fusion for system monitoring

    Sistem gözetiminde sensör doğrulama ve bilgi birleştirme

    SADRA MOUSAVI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER

Geri Dön