Lineer olmayan sinyallerin lokal dinamik modellenmesi ve uygulamaları

dc.contributor.advisorKoçal, Osman H.
dc.contributor.authorYürüklü, Emrah
dc.contributor.departmentUludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı.tr_TR
dc.date.accessioned2020-02-11T11:52:16Z
dc.date.available2020-02-11T11:52:16Z
dc.date.issued2004-11-11
dc.description.abstractLokal dinamik modelleme teknikleri kullanılarak zaman serilerini modellemek özellikle son yıllarda oldukça başardı sonuçlar vermektedir. Yapılan modellemeler yardımıyla, zaman serilerinin yapıları kolaylıkla gözlenebilmekte, ve dinamik karakteristikleri çıkartılabilmektedir. Kobonen'in 1990 yılında sunduğu 'Kendi Kendini Düzenleyen Haritalar' yöntemi ile lokal dinamik modelleme tekniğine farklı bir bakış açısı kazandırılmıştır. Bu yöntem ile, zaman serilerinden türetilen lokal dinamik modeller, sistemin tüm dinamiklerini oldukça başarılı ve kolay bir yöntemle gösterebiliyordu. Bu teknik sayesinde artık zaman serilerinin geçmişini hafızada saklamaya gerek kalmamış, zaman serisinin o andaki değeri ile kendini güncelleyen bir model ortaya çıkmıştır. Zamanla bu teknik pek çok alanda kendine uygulama alam bulmuş, gerek Kohonen, gerekse diğer uzmanlar tarafından pek çok farklı versiyonu ortaya çıkmıştır. Yapılan tezde 'Kendi Kendini Düzenleyen Haritalar' yöntemi etraflıca incelenmiş ve örneklerle açıklanmaya çalışılmıştır. Ayrıca yöntem, Türkçe sesli harflere uygulanmış ve sonuçları tartışılmıştır.tr_TR
dc.description.abstractThe easiness of putting the model into practice, and making signal or system dynamics and structure observable has made dynamic modeling for time series very popular for the last years. By the years, new versions and approaches of dynamic modeling have been developed and applied to different kind of signals and systems. Kohonen's suggestion was a new approach to local dynamic modeling which he had offered in 1990. The new technique's name was 'Self Organizing Maps'. The innovation of the new approach was its needless of the memory for saving the history of time series. It was because the whole model is updated with the new sample of time series. New versions of this technique are introduced in â lot of different kinds of applications by the years. In this thesis, 'Self Organizing Maps' technique is researched within different versions and examined with a lot of applications. Specifically, this method is applied to Turkish vowels and worked on the advantages of the technique.en_US
dc.format.extentVI, 94 sayfatr_TR
dc.identifier.citationYürüklü, E. (2004). Lineer olmayan sinyallerin lokal dinamik modellenmesi ve uygulamaları. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/8634
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherUludağ Üniversitesitr_TR
dc.relation.publicationcategoryTeztr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectElektrik ve elektronik mühendisliğitr_TR
dc.subjectElectrical and electronics engineeringen_US
dc.subjectLineer olmayan sinyallertr_TR
dc.subjectNonlinear signalsen_US
dc.titleLineer olmayan sinyallerin lokal dinamik modellenmesi ve uygulamalarıtr_TR
dc.title.alternativeLocal dynamic modelling of nonlinear signals and its applicationsen_US
dc.typemasterThesisen_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
154148.pdf
Size:
4.15 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: