Durağan olmayan sinyallerin parametrik izgel kestirimi
Parametrik spectral estimation of nonstationary signals
- Tez No: 84137
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SALİM KAYHAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Durağan olmayan sinyaller, izgel kestirim, özbağlanımlı yürüyen ortalama süreçler, Parametrik teknikler, Spektral tahmin, İstatistiksel özellikler, İşaret, Nonstationary signals, spectral estimation, autoregressive moving- average processes, Parametric techniques, Spectrum estimation, Statistical properties, Signal
- Yıl: 1999
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
IV ÖZET Mühendislik uygulamalarında gözlenen sinyallerin çoğu durağan değildir, yani istatistiksel özellikleri zamanla değişmektedir. Bu tür sinyallerin izgel özelliklerinin elde edilmesinde başvurulan bir yaklaşım, incelenen sinyali durağan kabul edilebilecek çerçevelere bölerek, bu çerçevelere durağan sinyaller için geliştirilen yöntemleri uygulamaktır. Başvurulan diğer yaklaşımda gözlenen sinyal, çerçevelere bölünmeden, tümü üzerinden işlenir ve durağan olmama özelliği hesaba katılarak zamanla değişen izge kestirimi gerçekleştirilir. Bu yaklaşımların her ikisiyle de geliştirilen yöntemler parametrik ve parametrik olmayan olmak üzere ikiye ayrılabilir. Parametrik olmayan yöntemler çoğunlukla sinyal ile ilgili fazla bir önbilgiye ihtiyaç duymazken, parametrik yöntemler eldeki önbilgiyi kullanarak sinyali ifade eden bir model varsayar ve bu modelin parametrelerini kestirmek suretiyle izge kestirimini gerçekleştirir. Bu tez çalışmasında, durağan olmayan sinyallerin izgel kestirim sorunu ele alınmış ve sorunun çözümü için parametrik yaklaşımlar kullanarak üç kestirici önerilmiştir. Bu kestiricilerde gözlenen sinyal, parametreleri zamanla değişen bir özbağlanımlı yürüyen ortalama (ÖBYO) süreç olarak modellenmiştir. İlk olarak Evrimsel Kepstrum (EK) adlı, yürüyen ortalama parametrelerinin kepstrumdan elde edildiği bir kestirici geliştirilmiştir. Daha sonra ise, İzgel Uyumlandırma (İU) ve Zaman Değişimi Kısıtlı İzgel Uyumlandırma (ZDKİU) kestiricileri geliştirilmiştir. Bu yöntemlerde sinyalin parametreleri, gerçek izge ile kestirilen bir zaman-sıklık dağılımı arasında tanımlanan maliyet işlevinin enküçültülmesiyle elde edilmiştir. Geliştirilen kestiricilerin yanlılık ve ortak değişinti ifadeleri elde edilerek ilgili Cramer-Rao alt sınır eşitlikleri türetilmiştir. Bunlara ek olarak, kestiricilerin başaranları yapılan benzetim çalışmaları ile de ortaya konmuştur.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Most signals encountered in engineering applications are inherently non- stationary, that is, their statistical properties are time-varying. One approach in estimating the spectral content of such signals is to split the signal into frames, during which they are considered stationary and apply appropiate methods proposed for stationary processes. The alternative approach for nonstationary spectral estimation is to process the whole signal, rather than short frames of it, by taking its nonstationarity into account. Both approaches may further be subdivided into parametric and nonparametric methods. While nonparametric estimators usually do not require much apriori knowledge about the signal, in the parametric approach the apriori knowledge is used to establish an accurate model of the signal. The spectral estimation task is then accomplished by estimating the parameters of the assumed model. In this thesis, the spectral estimation problem of nonstationary signals has been considered and three parametric spectral estimators have been proposed. The ob served signal is modelled as an autoregressive moving-average (ARMA) process with time-dependent parameters. First, the Evolutionary Cepstrum Method (ECM), which makes use of the cepstrum to estimate the moving-average parame ters, is introduced. Then, two other estimators, the Spectral Matching Estimator (SME) and the Time-Constrained Spectral Matching Estimator (TCSME) have been proposed. These methods estimate the signal parameters by fitting a parametric model to an estimated Time-Frequency Distribution of the signal. Bias and covariance expressions have been derived for all the proposed esti mators along with associated Cramer-Rao bound expressions. Simulation re sults illustrating the performance of the proposed estimators are also given.
Benzer Tezler
- Durağan olmayan sinyallerin anlık bantgenişliği kestirimi ve süzülmesi
Instantaneous bandwidth estimation and filtering of nonstationary signals
MURAT ŞANSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. A. SALİM KAYHAN
- Zaman sıklık gösterimlerinden anlık sıklık kestirimi
Estimation of instantaneous frequency from time frequency representation
İLKER SÖNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. A. SALİM KAYHAN
- Adaptif dijital filtre yapıları, öğrenme algoritmaları ve uygulamaları
Adaptive digital filter structures, learning algorithms and application
SEMA BİRLİKBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELİH CEVDET İNCE
- Durağan olmayan kanallarda uyarlamalı hata kontrol yöntemleri
Adaptive coding schemes for time-varying channels
ERSİN ERGEZER
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. H. ÜMİT AYGÖLÜ
