Hilbert - huang dönüşümü ile zaman serilerindeki gürültü bileşenlerinin ayrıştırılması
Decomposition of noise components in time series by using hilbert - huang transform
- Tez No: 348549
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYDIN KIZILKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Adaptif filtreler, Gürültü, Gürültü ayıklama, Gürültü azaltma, Adaptive filters, Noise, Noise elimination, Noise reduction
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Haberleşme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gürültü doğadaki canlıların sesleri, sismik dalgalar ve rüzgâr gibi doğal etmenlerden ötürü başlangıcı kestirilemeyen kavramlardan biridir ve teknolojik gelişmelerle elektriksel işaretlerin kullanılmaya başlanması sonucu bir problem haline gelmiştir. Bir yandan antenlerin, algılayıcıların ve elektronik cihazların geliştirilmesi ile gürültü problemi çözülmeye çalışılırken, bir yandan da harici algoritmalarla gürültülü gözlemlerden özgün işaret elde edilmeye çalışılmaktadır. Son yıllarda işaret işleme biliminde çağ açan Hilbert - Huang dönüşümü ise yıllardır üzerinde çalışılan anlık frekans bilgisinin kestirimi konusunda ciddi bir başarıma ulaşmasının yanı sıra durağanlık ve doğrusallık şartı aramaksızın tüm fiziksel işaretleri analiz edebilmektedir. Bu tez çalışmasında, öncelikle Hilbert - Huang Dönüşümünün ayrıntılı algoritması incelenmiş ve dönüşümün gürültü süzme amacıyla kullanılabilmesi için sekiz farklı yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin farklı işaret ve gürültü tiplerindeki başarımları incelenmiş ve geleceğe yönelik ciddi çıkarımlarda bulunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Noise is the one of the unpredictable onset concepts because of the existence of natural factors such as the voice of living creatures, seismic waves and wind, and then it constitutes a problem as result of using electrical signals. On the one hand, while the noise problem has been tried to unravel with the development of antennas, sensors and electronic devices, in the meantime, the original signal has been tried to obtain from noisy observations by using external algorithms. In recent years, as well as the Hilbert-Huang transform opening an era in the realm of the signal processing reaches a serious achievement in the estimation of instantaneous frequency information of a signal, it is able to analyze all physical signal without requiring the conditions of stationarity and linearity. In this project, principally, the detailed algorithm of the Hilbert-Huang transform has been analyzed, and then eight different methods have been proposed to be able to use it for the aim of noise filtering. Performances of the proposed methods for different types of signals and noises have been considered and prudential inferences have been made.
Benzer Tezler
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Analysis of GNSS time series obtained from Turkish national permanent GNSS stations network-active system using Hilbert-Huang transform
Türkiye ulusal sabit GNSS istasyonları ağı-aktif sisteminden elde edilen GNSS zaman serilerinin Hilbert Huang dönüşümü ile analiz edilmesi
SONER ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Jeodezi ve FotogrametriOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT ONUR KARSLIOĞLU
- Improved hilbert huang transform supported by machine learning algorithms for signal analysis
Sinyal analizi icin makine öğrenme algoritmaları ile desteklenen geliştirilmiş hilbert huang dönüşümü
HAMİD ERİNÇ KARATOPRAK
Doktora
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Çok bileşenli işaretlerin zaman-frekans analizi için yeni bir yaklaşım: İç içe geçmiş Fourier ayrıştırma yöntemi
A new approach for time-frequency analysis of multicomponent signals: Interwoven Fourier decomposition method
MEHMET DOĞAN ELBİ
Doktora
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN KIZILKAYA
- Development of a Matlab-based toolbox for tide gauge records using Hilbert-Huang transform
Mareograf istasyonu kayıtları için Hilbert-Huang dönüşümü kullanılarak Matlab tabanlı yazılım paketi geliştirilmesi
AYDIN JAMALI