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: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
- 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: 100
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
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKER MURAT KOÇ
- Derin öğrenme ile modülasyon sınıflandırması
Modulation classification with deep learning
SELÇUK BALSÜZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL
- Adaptive symbol glossary for pattern based cognitive communication system
Örüntü tabanlı bilişsel haberleşme sistemi için uyarlamalı sembol sözlüğü
HUSAM Y. I ALZAQ
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Time difference of arrival based passive sensing and positioning system integrated into moving platforms
Geliş zamanı farkı yaklaşımlı hareketli platformlara entegre pasif yayın algılama ve konumlandırma sistemi
BURAK AHMET ÇELEBİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET NURİ AKINCI
- Seismic monitoring of ITU Triga Mark II research reactor building
İTÜ Triga Mark II araştırma reaktörü binasının sismik yöntemler ile izlenmesi
ŞİNASİ MERT ÇAKMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE KAŞLILAR ŞİŞMAN