Çok amaçlı optimizasyon yöntemleri ile işaret ayrıştırma
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: HÜSAMETTİN ÇELİK
Danışman: NURHAN KARABOĞA
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:İşaret işleme alanında birçok problem, Kör Kaynak Ayrıştırma problemleri olarak formüle edilmiştir. Klasik olarak bu problemler kaynak işaretlerine ilişkin bir ayrıştırma kriterinin optimizasyonu yoluyla çözülmektedir. Ancak birçok pratik durumda kaynaklara ilişkin birden fazla bilgi bulunmaktadır ve dolayısıyla sorunun çözümü için birden fazla ayrıştırma kriteri oluşturulabilmektedir. Bu nedenle bu çalışma, kör kaynak ayrıştırma problemlerini çözmek için, SPEA2 yöntemi ile birden fazla kriterin eş zamanlı optimizasyonu ile elde edilen çok amaçlı bir yaklaşım uygulanmasını önermektedir. Bu yaklaşımın uygulanabilirliğini ortaya koymak amacıyla önce üç kişiye ait konuşma sesleri ve sonrasında biyomedikal işaretlerin ayrıştırılması test edilmiştir. Ayrıca bu tez çalışmasında kullanılan çok amaçlı kör kaynak ayrıştırmasının performansını artırmak için ön işlemler uygulanarak işaret ayrıştırmadaki başarım oranı olumlu şekilde test edilmiştir. Ayrıca işaretlerin örnek sayısının azaltılması amacıyla Ayrık Dalgacık Dönüşümü uygulanarak zaman-frekans ekseninde gerekli analizler yapılmıştır. Bu analiz sonucunda elde edilen karışık işaretler çok amaçlı kör kaynak ayırma yöntemine uygulanmış ve önerilen yöntemlerle performansın arttırılabileceği görülmüştür. Aynı zamanda önerilen yöntemlerin işlem maliyetleri artmasına rağmen işlem sürelerinde az da olsa azalma sağlanmıştır. Uygulama sonuçları, birbirine karışmış konuşma sesleri veya birbirine karışmış biyomedikal işaretlerin ayrıştırılmasında önerilen yöntemin kullanılabileceğini göstermiştir. Anahtar Kelimeler: Kör Kaynak Ayrıştırma, Çok Amaçlı Optimizasyon, SPEA2, Ayrık Dalgacık Dönüşümü, Beyazlatma, İşaret Ayrıştırma.