Geniş bant sinyal spektrumunda makine öğrenmesi algoritmaları ile sinyal varlığının tespiti ve sinyal özelliklerinin tahmini
Detection of signal presence and prediction of signal characteristics in wide band signal spectrum using machine learning algorithms
- Tez No: 942625
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET FEYZİ AKŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, geniş bant sinyal spektrumunda sinyal varlığının tespiti ve özelliklerinin tahmini üzerine odaklanmaktadır. Sinyal işleme, makine öğrenimi ve spektral analiz gibi farklı disiplinlerin kesişim noktasında yer alan bu çalışma, geniş bant spektrumda bulunan çeşitli sinyallerin doğru bir şekilde tanımlanması ve analiz edilmesini amaçlamaktadır. Geniş bant sinyal spektrumunda farklı sinyal tiplerinin tespiti ve özelliklerinin tahmini, özellikle karmaşık sinyal ortamlarında büyük bir öneme sahiptir. Çalışmada, makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak geniş bant spektrumda sinyal varlığının tespit edilmesi ve sinyallerin sahip olduğu güç değerleri (dBm) arasındaki desenlerin ve ilişkilerin belirlenmesi amaçlanmaktadır. Bu algoritmalar, sinyallerin frekans bileşenleri, güç spektrumu ve zaman-bant genişliği gibi önemli karakteristik özelliklerini tahmin ederek sinyallerin özniteliklerinin çıkarılmasına olanak tanımaktadır. Bu sayede, sinyallerin sahip olduğu karakteristikler optimize edilerek, sinyal işleme uygulamalarında kullanılmak üzere daha verimli hale getirilecektir. Tez kapsamında ayrıca, bilişim sistemlerindeki temel kavramların ve tekniklerin sinyal işleme ve makine öğrenimi teknikleri ile nasıl entegre edilebileceği ele alınmıştır. Bu entegrasyon sayesinde, geniş bant sinyal spektrumundaki sinyallerde yer alan bilginin çıkarılması ve sinyal analiz sürecindeki performansın artırılması hedeflenmektedir. Bu araştırma, özellikle karmaşık sinyal ortamlarında sinyal varlığının tespiti ve özellik tahmini alanında yeni bir bakış açısı sunmayı amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
This study focuses on the detection of signal presence and the estimation of signal characteristics within a wideband signal spectrum. Positioned at the intersection of disciplines such as signal processing, machine learning, and spectral analysis, this research aims to accurately identify and analyze various signals present in the wideband spectrum. Detecting and estimating the characteristics of different signal types in the wideband signal spectrum holds significant importance, particularly in complex signal environments. In this study, machine learning algorithms are employed to detect signal presence in the wideband spectrum and to identify patterns and relationships between the power values (dBm) of the signals. These algorithms enable the extraction of essential attributes of signals, such as their frequency components, power spectrum, and time-bandwidth characteristics. Through this process, the characteristics of the signals are optimized to enhance their utility in signal processing applications. Additionally, this thesis explores how fundamental concepts and techniques in information systems can be integrated with signal processing and machine learning techniques. This integration aims to extract valuable information from signals within the wideband spectrum and improve performance in the signal analysis process. This research provides a new perspective, particularly in the field of signal presence detection and feature estimation within complex signal environments.
Benzer Tezler
- The investigation of the assignment of a primary path on the implementation of a feedforward active noise control system
İleri beslemeli bir aktif gürültü kontrolü sisteminin uygulanabilirliğinde birincil patika tayininin incelenmesi
KADİR KAAN AYTUĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKER MURAT KOÇ
- Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri
Risk factors in the coronary artery disease
MURAT SUHER
- Nükleer rezonasta moleküler yapıların incelenmesi (yapısal faz geçiş kuramları üzerine bir inceleme)
Başlık çevirisi yok
ABDURRAHMAN ANDİÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Fizik ve Fizik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYTAÇ YALÇINER
- Eksternal etmoidektomiler
Başlık çevirisi yok
ERCÜMENT AKMAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kulak Burun ve BoğazGazi ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NECMETTİN AKYILDIZ
- Pre-eklampsi ve eklampsi vakalarında immünoglobülin düzeylerinin değerlendirilmesi (Klinik ve immünobiolojik araştırma)
Examination des valeurs d'immunoglobulines en cas de la toxemie gravidique
M. MURAT SEMİZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM