Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü
http://acikerisim.bingol.edu.tr/handle/20.500.12898/1238
Electrical-Electronics Engineering2024-03-29T08:45:36ZFeature Analysis of Time and Frequency Domain for Automatic Modulation Classification
http://acikerisim.bingol.edu.tr/handle/20.500.12898/1045
Feature Analysis of Time and Frequency Domain for Automatic Modulation Classification
Güner, Ahmet; Alçin, Ömer Faruk; Üstündağ, Mehmet
In this study, determination of the type of digital modulation of received signal in communication systems was aimed. For this purpose, high order cumulants, which are the most addressed ones, and frequency-based features were together examined for improving performance of classifier. Simulation studies were performed to evaluate the effect of these features on performance of classifier, both separately and together. Performed simulation studies showed that the proposed approach had higher performance
2016-09-17T00:00:00ZPower Quality Event Classification Using Least Square-Support Vector Machine
http://acikerisim.bingol.edu.tr/handle/20.500.12898/798
Power Quality Event Classification Using Least Square-Support Vector Machine
Uçar, Ferhat; Alçin, Ömer Faruk; Dandıl, Beşir; Ata, Fikret
In this manuscript, a discrete wavelet transform and statistical feature extraction based intelligent pattern recognition system is presented which is efficacious to classify power quality disturbance events like voltage sags, swells and interruptions, harmonics and transients. One of main units in an intelligent system is classifier, here, Least Square-Support Vector Machine an improved version of support vector machine method is used as classifier unit. Power quality event data to be classify is derived via a simulation system based on detailed mathematical modelling which generates nearly real world signals. Given detailed results are obtained using conventional artificial neural networks and additionally extreme learning machine to evaluate performance more effectively.; Bu makalede, gerilim düşmesi, yükselmesi ve kesintisi, harmonikler ve geçici durumlar gibi güç
kalitesi bozulma olaylarının sınıflandırılması amacıyla ayrık dalgacık dönüşümü ve istatiksel verilere
dayanan öznitelik çıkarımı tabanlı akıllı bir örüntü tanıma sistemi sunulmuştur. Akıllı sistemlerin temel
bileşenlerinden olan sınıflandırıcı yapısında destek vektör makinesi yönteminin geliştirilmiş bir sürümü
olan en küçük kareler-destek vektör makinesi kullanılmıştır. Sınıflandırılan güç kalitesi olay verileri detaylı
olarak hazırlanan bir matematiksel model ile gerçek verilere en yakın şekilde oluşturulmuş benzetim
sisteminden elde edilmiştir. Başarımın daha etkin değerlendirilmesi amacıyla geleneksel yapay sinir ağı
yapısı ve ek olarak uç öğrenme makinesinden elde edilen detaylı sonuçlar da sunulmuştur.
2016-03-19T00:00:00ZAutomatic Digital Modulation Classification using Extreme Learning Machine in Frequency Offset
http://acikerisim.bingol.edu.tr/handle/20.500.12898/797
Automatic Digital Modulation Classification using Extreme Learning Machine in Frequency Offset
Güner, Ahmet; Alçin, Ömer Faruk; Üstündağ, Mehmet
One of the major problems in non-cooperative and intelligent communication systems is the determination of the type of modulation of the received signal. The problem becomes more challenging when there are synchronization errors such as frequency offset and timing offset particularly in real scenarios. In this study, we propose a new automatic modulation classifier that can determine the digital modulation of signal during the frequency offset taking place in the receiver. Performance analysis of the proposed system is simulated for different signal to noise ratios. The obtained results show low calculation complexity and thus be highly successful when compared with traditional classifiers in the low SNR values.
2016-03-19T00:00:00ZECG sinyallerinde kaotik gürültüyü giderebilmek için dalgacık dönüşümünün kullanılması
http://acikerisim.bingol.edu.tr/handle/20.500.12898/684
ECG sinyallerinde kaotik gürültüyü giderebilmek için dalgacık dönüşümünün kullanılması
Üstündağ, Mehmet
Bu çalışmada, biyomedikal sinyallerden biri olan EKG sinyallerinde kaotik gürültüyü gidermek için Dalgacık Dönüşümü (DD) yöntemi ve bu yöntemin etkinliği sunulmuştur. Bu yöntemde, kaotik gürültü ile bozulmuş EKG sinyali çeşitli seviyelere ayrıştırılarak gürültülü bileşenler tespit edilmeye çalışılmıştır. Daha sonra kaotik gürültülü katsayılar eşikleme yöntemi kullanılarak sıfıra çekilmiştir. Başarım kriteri kullanılarak yöntemin etkinliği gösterilmiştir.
2015-11-26T00:00:00Z