Meta-sezgisel optimizasyon algoritmaları kullanılarak sayısal süzgeç tasarımlarının incelenmesi ve geliştirilmesi
Investigation and development of digital filter designs usingmeta-heuristic optimization algorithms
- Tez No: 943226
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SERDAR KOÇKANAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, sayısal süzgeçlerin sistem modelleme temelli tasarımı ele alınmış ve hem FIR (Finite Impulse Response) hem de IIR (Infinite Impulse Response) süzgeç türleri için düşük mertebeli modellerle yüksek dereceli sistemlerin yaklaşıklandırılması amaçlanmıştır. Tasarım süreci, dört farklı meta-sezgisel optimizasyon algoritması olan Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Yapay Arı Koloni (ABC), Hızlandırılmış ABC (qABC) ve Memetik Algoritma (MA) kullanılarak yürütülmüş; algoritmalar doğrusal zamanla değişmeyen ve adaptif süzgeç yapıları altında test edilmiştir. Gerçekleştirilen uygulama senaryolarında algoritmalar, yakınsama hızı, ortalama kare hata (MSE), katsayı kararlılığı ve gürültüye dayanıklılık açısından karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, PSO algoritması, hem FIR hem de IIR yapıların modellemesinde en düşük hata ve hızlı yakınsama performansı ile öne çıkmıştır. MA algoritması, daha yavaş ancak kararlı ve güvenilir bir optimizasyon süreci sunmuştur. Gürültüsüz ortamda yüksek doğruluk sağlayan qABC algoritması, düşük SNR seviyelerinde belirgin performans düşüşü sergilemiştir. ABC algoritması ise genel olarak diğer algoritmalara kıyasla daha sınırlı başarı göstermiştir.Sonuç olarak, bu çalışma, FIR ve IIR süzgeçlerin tasarımında optimizasyon algoritmalarının önemli katkılar sunduğunu; özellikle PSO ve MA algoritmalarının, düşük mertebeli süzgeçlerle yüksek doğrulukta sistem modellemesine olanak tanıdığını ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the system modeling-based design of digital filters is addressed, aiming to approximate high-order systems using low-order models for both FIR (Finite Impulse Response) and IIR (Infinite Impulse Response) filter structures. The design process was carried out using four different metaheuristic optimization algorithms: Particle Swarm Optimization (PSO), Artificial Bee Colony (ABC), Quick ABC (qABC), and Memetic Algorithm (MA). These algorithms were tested under both linear time-invariant and adaptive filter configurations. Throughout various application scenarios, the algorithms were comparatively evaluated in terms of convergence speed, mean squared error (MSE), coefficient stability, and noise robustness. The results indicate that PSO consistently achieved the lowest error and fastest convergence across both FIR and IIR modeling tasks. MA showed a slower yet stable and reliable optimization process. Although qABC yielded high accuracy in noise-free conditions, it exhibited significant performance degradation under low SNR environments. The ABC algorithm generally underperformed compared to the other methods. In conclusion, this study demonstrates that optimization-based approaches significantly enhance the design of FIR and IIR filters, providing accurate and stable system models even with low-order filter structures. Notably, PSO and MA algorithms have shown strong potential as effective alternatives to traditional filter design methods.
Benzer Tezler
- Çokfazlı süzgeç yapılarının meta sezgisel algoritmalar kullanılarak incelenmesi ve geliştirilmesi
Analyzing and improving polyphase filter structures using meta heuristic algorithms
AHMET LOĞOĞLU
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURHAN KARABOĞA
DOÇ. DR. SERDAR KOÇKANAT
- Uçak iniş operasyonları için meta sezgisel yaklaşımlar kullanarak onlıne çizelgeleme uygulaması çalışması
Online scheduling using metaheuristics approaches with applications for aircraft landing operations
GÜLNAR ÇALIŞKAN
Doktora
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET MUTLU YENİSEY
- Yağmur suyu ızgaralarının hidrolik verimliliğinin makine öğrenmesi yöntemleriyle modellenmesi
Modeling of hydraulic efficiency of storm water grate inlets by machine learning methods
KAYHAN BAYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZGER
- Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model
A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems
ÖMER ATLI
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Contributions to the determination of optimized driving strategies for electric vehicles using artificial intelligence based methods
Elektrikli araçlar için yapay zeka tabanlı yöntemlerle en uygunlaştırılmış sürüş stratejilerinin belirlenmesine katkılar
UFUK BOLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ
DOÇ. DR. GÜLCİHAN ÖZDEMİR