Video dizilerindeki araç plakalarının FE-Yoğunlaştırma algoritması kullanılarak izlenmesi
|
|
- Ediz Mutlu
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 itüdergii/d mühedili Cilt:7, Sayı:6, 3-12 Aralı 2008 Video dizileridei araç plaalarıı FE-Yoğulaştırma algoritmaı ullaılara izlemei İlha Kubilay YALÇIN *, Muhitti GÖKMEN İTÜ Fe Bilimleri Etitüü, Bilgiayar Mühediliği Programı, 34469, Ayazağa, İtabul Özet Bu çalışmaı amacı, araç plaalarıı üç boyutlu uzayda oum ve yöelimii bulumaı içi video görütüüde izlemeidir. Eğer eei altı dereceli uzay erbetliği belirleme iteiyora, durum uzayı altı boyutlu olur. Her erbetli derecei içi olaı değerler ümeii 100 elemalı abul edere, bu eeyi her olaı durumu deeyere izleyebilme içi görütü verii üzeride arşılaştırma yapmamız geremetedir. Bu ıırlı çözüürlü ve altı dereceli erbetli uzayıda dahi, bu şeilde gerçe zamalı izleme yapmaı mümü olmadığı açıtır. Stoati izlemei ardıda yata düşüce, her olaı ee durumuu deeme yerie, durum haıda tahmilerde buluma ve bu tahmileri o ai video arei ile arşılaştırara ouçları bir orai video arei içi tahmi yapmata ullamatır. So yıllarda, bilgiayar ile görütü işleme problemleride Parçacı Filtreleri i ullaımıa yöeli bir ilgi görülmetedir. Bilgiayar ile görütü işleme problemleride ullaıla özel Parçacı Filtrei e Yoğulaştırma algoritmaı veya Ardışıl Öem Öreleme demetedir. Bu yötem hareetli eeler içi gürbüz bir izleme olaağı umatadır. Öte yada, bu algoritmaı yaıamaı büyü orada parçacı ayıı ve diami modeli doğruluğu araıdai ilişiye bağlıdır. Bu tezde Yoğulaştırma algoritmaıı iyileştirme amacıyla FE-Yoğulaştırma algoritmaı öerilmetedir. Bu algoritma Faral Evrim ve Yoğulaştırma algoritmalarıı bir birleşimidir. FE-Yoğulaştırma algoritmaı üç boyutlu uzayda te bir amerayla araç plaaı oum ve yöelimii izlemei içi ullaıldı. Geişletilmiş Kalma filtrei, Yoğulaştırma, Geeti Yoğulaştırma ve FE-Yoğulaştırma algoritmalarıı izleme başarımları arşılaştırıldı. FE-Yoğulaştırma algoritmaı diğer üç algoritmaya göre ço daha iyi başarım götermetedir. Aahtar Kelimeler: Araç plaaı izlemei, yoğulaştırma, FE-Yoğulaştırma. * Yazışmaları yapılacağı yazar: İlha Kubilay YALÇIN. ilha.yalci@bte.mam.gov.tr; Tel: (262) Bu maale, birici yazar tarafıda İTÜ Fe Bilimleri Etitüü, Bilgiayar Mühediliği Programıda tamamlamış ola "3D Model Baed Stochatic Tracig of Licee Plate i Video Sequece" adlı dotora tezide hazırlamıştır. Maale meti tarihide dergiye ulaşmış, tarihide baım ararı alımıştır. Maale ile ilgili tartışmalar tarihie adar dergiye göderilmelidir.
2 İ. K. Yalçı, M. Göme Tracig of licee plate i video equece uig DE-Codeatio algorithm Exteded abtract Automated vehicle idetificatio (AVI) i till a importat reearch iue ad drawig attetio i machie viio commuity. It potetial commercial applicatio are automatic barrier ytem, automatic paymet of parig or highway toll fee, automatic locatig of a tole vehicle, automatic calculatio of traffic volume ad o o. Licee plate eable u to idetify a vehicle ad it ower. Licee plate recogitio i the mot effective method for idetificatio of the vehicle. A uitable ad promiig olutio to vehicle idetificatio i viual recogitio of the licee plate from camera view. Thi approach i applicable becaue it doe ot require vehicle to carry additioal equipmet uch a pecial RF tramitter. Without additioal cot, thee ytem are capable of itallatio to the field. But viual licee plate detectio ad recogitio i a very difficult ta. It i quite a challegig problem becaue vehicle are ruig i a outdoor eviromet, where lightig coditio ca chage rapidly, weather coditio ca caue poor image quality, licee plate ca be dirty or i poor coditio ad occluio ca occur frequetly. Therefore, Viual Licee Plate Recogitio (VLPR) ytem may fail becaue of ucotrollable exteral coditio. Beide the challegig ature of the problem, the high-dimeioal ature of the VLPR problem may impoe a igificat computatioal load o the target proceig platform. The aim of thi wor i 3D tracig of licee plate i order to determie the tate (patial poitio ad 3D orietatio) of the licee plate from equetial frame of the video. Thi ca be accomplihed i a brute force way by tetig every poible orietatio ad tralatio ad the electig the oe that bet fit the curret frame. If all ix degree of patial freedom of the object are to be determied, the tate pace of the object i ix dimeioal. Settig the umber of poible value of each degree of freedom to 100, the ta of tracig by brute force the require compario of a tate with the image data. Eve with uch a limited reolutio ad a ix dimeioal feature pace it i clear that, it i computatioally impoible to perform tracig i real time by brute force. That i where tochatic tracig i meaigful. A tochatic proce i oe whoe behaviour i o-determiitic i that the ext tate of the eviromet i partially but ot fully determied by the previou tate of the eviromet. Itead of comparig every poible cofiguratio of the object with each video frame, the idea behid tochatic tracig i to mae a et of guee of the tate, compare thee guee with the curret frame, ad ue the reult of thi compario a the bai for a ew et of guee whe the ext frame come. The ew guee are made by electig the bet guee from the lat frame ad applyig a model of the movemet of the object from oe frame to the ext. The et of guee (called particle or ample) will frame by frame coverge aroud the correct tate of the object. I recet year, there ha bee a great iteret i applyig Particle Filterig to computer viio problem. Thi pecialized Particle Filterig method for computer viio problem i itroduced a Codeatio or Sequetial Importace Samplig. Codeatio algorithm utilize factored amplig ad give dyamic model to propagate a etire probability ditributio for object poitio ad hape over time. It ca perform uccefully robut tracig of object motio. O the other had, it covergece greatly deped o the trade off betwee the umber of particle/hypothee ad the fite of the dyamic model. For example, i cae where the dyamic are complex or poorly modelled, thouad of ample are uually required for real applicatio. I order to improve the performace of the Codeatio algorithm, DE-Codeatio algorithm i propoed, which i a itegratio of the Differetial Evolutio ad Codeatio algorithm. DE- Codeatio algorithm i utilized for patial poitio etimatio ad tracig of licee plate i 3D from moocular camera view. The performace ad computatioal load of the Exteded Kalma filter, Codeatio Algorithm, DE-Codeatio algorithm ad Geetic Codeatio algorithm are compared for evaluatig DE-Codeatio Algorithm performace. Keyword: Licee Plate Tracig, Codeatio, DE-Codeatio. 4
3 Video dizileridei araç plaalarıı izlemei Giriş Görel Araç Plaaı Taıma (GAPT) itemleri temel olara üç ıımda oluşmatadır. Bular, plaaı tepiti, plaaı izlemei ve plaaı taımaı (oumaı) ıımlarıdır. Bu üç bölümde beli de e öemlileri tepit ve izleme ıımlarıdır. Araç plaaı tepiti araç plaaı örütüüü bütü görütü üzeride aramaıı içerir. Bu amaçla birço yötem geliştirilmiştir. Bu yötemler araıda plaa araterlerii yol açtığı diey ear yoğuluğu, ear çıartımı ve plaa regii işlemei gibi yalaşımlar mevcuttur. Bütü bu yötemler özü edile özellileri bulma amacıyla bir arama yötemii de ögörmetedirler. Bu yötemler araıda Geeti algoritmalar, Ortalama Kayma Algoritmaı, Kaya Pecereler ve Vetör Kuatalama gibi birço yötem mevcuttur. GAPT itemleri içeriide bu çalışma daha ço plaaı tepiti ve özellile plaaı izlemeie odalamıştır. Meti oumladırma tabalı teileri dayadığı aa gerçe, plaa üzeridei araterleri hızlı parlalı değişiliğie yol açtılarıdır. Kear özellileri çıartılmaıda ora bu earlar morfoloji işlemlere tabi tutulur ve plaa bölgeleri oluşturulur. Faat armaşı ahelerde apama, açma gibi morfoloji teiler gürültülü çıtı ve ço ayıda aday bölge üretmetedir. Kear veya plaa ıırlarıı tepiti ear bölgeii tam olara buluamamaı, çeşitli plaa tiplerii olmaı ve plaa earlarıı parçalı olmaı dolayııyla iyi ouçlar vermeyebilmetedir. Souçta plaa bölgei bulma işlemi ço ayıda aday bölge vermete ve buları içide doğru bölgeleri eçme zor olmatadır. Morfoloji işlemleri performaıı arttırma içi Dubey de (2005) yei bir morfoloji işlem yalaşımı uulmatadır. Bu yötem daha ço birleşi bölge vermete ve buu belli ö şartlara uyara başarmatadır. Plaa bölgelerii çıartımı ve e uygu bölgei bulumaıa yöeli diğer çalışmalar, hitogram bezerliği ullaılmaı (Hi-Jia vd., 2004), wavelet döüşümüü ullaılmaı (Chig-Tag vd., 2005), Ortalama Kayma Algoritmaıı ullaılmaı (Wejig vd., 2005), geeti arama yötemii ullaılmaı (Xiog vd., 2004) ve re tabalı yalaşımlar (Sag Kyoo vd., 1996; Zayed vd., 2004) olara öreledirilebilir. Plaa tepit algoritmaları bütü görütüyü işleme durumudadır. Böyle bir durum heaplama yüü baımıda bu algoritmaları ötü olduğuu götermetedir. Hâlbui plaaı izlemei bize ilerleye video areleride olaı plaa bölgelerii apamıı daraltmata ve görütü üzeride (İlgili Olua Ala) İOA taımıı yapılabilmeie olaa taımatadır. Böylece plaa tepiti yalızca taımlaa İOA üzeride yapılabilmetedir. Plaa izlemei temel olara plaaı yerii bir orai video areide tahmi edilmei amacıyla yapılmatadır. Çoğu izleme itemi ear bilgiii veya belli özellileri izlemeii amaçlamatadır. Çüü bu özelliler doğal olara görütüde mevcuttur. Bu özelliler hem avatajlar hem de dezavatajlar içermetedir. Belli bir eei izlemei içi birço yötem öerilmiştir, bu yötemler özelli tabalı yötemler ve model tabalı yötemler olara iiye ayrılabilir. Özelli tabalı yötemler eei görütüde çıartıla belli özellilerii taibii amaçlamatadır. Model tabalı yötemler ie 2B ve 3B modeller ullaara eeyi izlemeyi amaçlar. Bu çalışmada 3B yötemleri ele alacağız. Özelli otalarıı eşlemei 3B ee modelii otrol otalarıı ear bilgiie uydurulmaıyla gerçeleebilir. Bu otrol otaları görütüyü bölütleme içi değil eşleme içi ullaılmatadır. Eşleme işlemi 4 doğrultuda arama yapara bait ve etili olabilir. Özelli otaları, üzeride belirgi dee bulua eeler içi etilidir ve geometri bozulma ve aydılatma değişimlerie arşı gürbüzdür. Faat belirgi bir dee taşımaya eeler içi bu yötemler iyi ouç vermemetedir. Kear bilgiie dayalı izleme, ei ear bilgii ola ve güçlü parlalı değişimi götere görütüler içi daha elverişlidir. Faat armaşı ve deeli eeler içi ötü ouç vermetedir. Gerçe hayatta e yazı i eeleri deeli olmaı veya olmamaı gibi ayrımlar yapılamayacağı içi bu ii yötem birbirie arşılı değil ya 5
4 yaa bütüleyici olara ullaılmalıdır. Dee özelli otaları civarlarıdai dee özellileri ile belirleebilire, buu ear bilgiie dayalı özelli otaları içi öyleme o adar olay değildir. Bu otaları belirlere birde fazla olaılığı göz öüde buludurma gereebilir. İ. K. Yalçı, M. Göme Model tabalı yalaşım 3B modeli e fazla görütü ile bezerli göterdiği durumu bulmayı hedef alır. Bu problem ouç olara bir e iyileme (optimizayo) problemi iteliği taşır ve item durumuu tahmiii olaılıal olara yapa bir yötem olara iceleebilir. Ne yazı i görütü gibi ço boyutlu durum uzaylarıda ve doğrual olmaya bir item içi item durumuu tahmii olay değildir. Bu tür bir tahmi içi gereli algoritmalar, Exteded Kalma Filtrei, Uceted Kalma Filtrei ve Ardışıl Mote Carlo yötemleri olara ıralaabilir. Ardışıl Mote Carlo yötemlerii e popüler olaı güümüzde Parçacı Filtrei dir (Particle Filter). 3B model tabalı izleme yalaşımıı uygulamalarıı (Vacchetti vd., 2004; Poa vd., 2005; We-Ya vd., 2005) bir ço çalışmada görme mümüdür. GAPT itemi mimarii GAPT itemleri te bir video areiyle çalışabileceleri gibi, birde fazla are ile de çalışabilirler. Birde fazla video arei ullaımıı performa artımıa yol açacağı eidir. Öcei bölümde ifade edildiği gibi, bir GAPT itemi üç ıımda oluşmatadır. Bular ıraıyla, plaa tepiti, plaa izlemei ve plaa taıma ıımlarıdır. Bu ıımlar araıdai veri aışı Şeil 1 de göterilmiştir. Bu diyagram temel olara tepit ve izleme araıdai orta çalışmayı götermetedir. İzleme işlemi tepit işlemie bir orai video areide ele alıaca İOA taımıı ağlamatadır. Bir orai video areide plaa bölgeleri yalızca İOA içeriide aramatadır. Kamera modeli Burada verile uygulamada iğe deliği amera (pi hole) modeli ullaılmıştır. Bu model 3B uzayda taımlı bir otaı perpetif izdüşüm ile amera düzlemide arşı geldiği 2B otayı Şeil 1. GAPT item mimarii vermetedir. Bu döüşüm iç ve dış (itriic, extriic) parametre etleri olma üzere ii parametre eti tarafıda taımlaır. İç parametreler foal uzalı ( f ), bee boyutları ( u, v), izdüşümü orta otaı, görütü oordiatları ( u0 v 0) T olma üzere boyutla-dırma, döme ve aydırma olara bir izalama (affie) döüşümü taımlamatadır. Bütü bu döüşümler 3x3 R döüş matrii ve 3x1 T öteleme vetörü tarafıda tamame taımlaır. Böylece aşağıdai döüşüme ulaşılır. x α 0 u 0 X u 0 R T Y y = 0 αv v0 0.. T 0 1 Z (1) Burada ( x y ) T görütü üzeridei izdüşümüü homoje oordiatları, α f f u =, α v =, u v (burada u ve v bee geişliği ve uzuluğudur). R dödürme matrii, ( XYZ 1) T homoje oordiatlarda 3B uzaydai ota, T ie öteleme matrii olup tüm birleştirilmiş matri perpetif izdüşüm matrii adıı alır. Bu matri 3B uzaydai bir ota ile 2B görütü düzlemidei bir otayı eşleştirir. Bir döüşüm matrii R, üç matrii bir çarpımı olara yazılabilir. Bu üç matri ıraıyla X, Y ve Z oordiatları etrafı- 6
5 dai döüşü taımlar. Bu döüşümler birde fazla şeilde ifade edilebilmetedir. Öre olara, α, βγ, ıraıyla X, Y ve Z eeleri etrafıda Euler döüş açıları olu. Bu durumda aşağıdai delemler elde edilir, Video dizileridei araç plaalarıı izlemei Rx = 0 coα iα, 0 iα coα coβ 0 iβ Ry = 0 1 0, iβ 0 coβ coγ iγ 0 Rz = iγ coγ 0, R = Rx. Ry. Rz (2) x T = y. z Bu şeilde gerçe düya oordiatları ola ( X YZ ) değerleride görütü üzeridei ( x y ) oordiatlarıa döüşüm elde edilmiş olur. Gerçe bee oordiatları px, p y ie p = x / p = y / bölümleri ile elde edilir. x y Sitem durumu Bir araç plaaı eeii 3B uzaydai durumu altı değişe ile ifade edilebilir. Bular ıraıyla X, Y, Z artezye oordiatları, Euler açıları, ıraıyla α (X eei etrafıda döüş mitarı), β (Y eei etrafıda döüş mitarı) ve γ (Z eei etrafıdai döüş mitarı) dır. Böylece bir araç plaaı eei içi item durumu =[ ] T X Y Z α βγ olara taımlaabilir. Durum vetörüü değişelerii ifadei Şeil 2 de görülebilir. Sitem modeli Sitem durumuu taımladıta ora itemi zama içidei değişimii modelleye ayrı zamalı doğrual olmaya diami itemi detayladırılabilir. Burada yapıla varayım araç plaaıı düzlem ormalide hareet ettiğidir. Şeil 2. Koordiat itemi Bua göre = f( 1, w 1) delemi item durumuu değişimii modellei, böyle bir durumda diami item toati far delemi ile göterilire, c. iβ X c. iα. coβ Y c. coα. coγ Z + 1 = + + N(0, σ ), = 0 α 0 β 0 γ (3) delemi elde edilir. Bu delemde α, βγ, Euler açıları, c ie abit hız büyülüğüdür. Gözlem modeli Sitemimizde bir de gözlem modeli olmalıdır. Gözlem modeli alatıla iğe deliği amera modeli ile belirlemetedir. Bu model araç plaaıı 3B öşe otalarıı amera düzlemie iz düşürülmeie arşılı gelir. Bu durumda ölçüm değerleri b plaaı öşe otalarıı 2B izdüşüm oordiatları olur. b = h(, v ) delemi ile verile gözlem modeli durumu ile görütüde elde edile ölçümü b ilişiii belirler. Eğer b ölçümleri doğruda elimizde olaydı, durumua arşılı gele iovayo değeri b ( ˆ h ) olara buluabileceti, faat uygulamada ölçüm değerlerie doğruda ulaşma mümü değildir. Ölçüm değerleri araç 57
6 İ. K. Yalçı, M. Göme plaaıı öşe otalarıı görütü işleme teileri ile bulumaı ile aca mümü olabilir. Böyle bir işlem problemi farlı bir baış açııyla çözümüe arşılı gelir. Buu yerie verile bir ölçüm b ve durum değeri içi p( b ) olaılı değerii elde etme mümüdür. Uygulamada b ( ˆ h ) iovayo değeri yerie p( b ) olaılı değerlerii ullaılmatadır. Bu olaılı değerlerii ullaımı bir orai bölümde FE-Yoğulaştırma algoritmaı apamıda alatılmatadır. FE-Yoğulaştırma algoritmaı FE-Yoğulaştırma algoritmaıı adımları Tablo 1 de verilmiştir. FE-Yoğulaştırma algoritmaı FE optimizayo algoritmaıyla (Feotitov, 2006)., Yoğulaştırma Algoritmaı ı (Iard ve Blae, 1998; Price vd., 2005) bir birleşimidir. FE optimizayo adımları Yoğulaştırma Algoritmaı da ullaıla öreleri iyileştirilmeii ağlamatadır. Yoğulaştırma algoritmaıı e öemli eilileride birii parçacıları gücellemeide yei gele ölçüm değerlerii ullamamaıdır. Bu ebeple parçacılar zama gücellemeide ora olaılı dağılım foiyouu uyruğuda alabilmete ve olaılı dağılım foiyouu iyi bir şeilde ifade etmete uza almatadırlar. Böyle bir durumda FE algoritmaı yardımıyla düşü olaılılı parçacıları Tablo 1. FE-Yoğulaştırma algoritmaı o Başlagıç: { 0, π 0} = 1,2,...,N öre ümeii yarat, burada ler öreler ve π ler ie örelere arşı düşe ağırlılar veya olaılılardır. o =1,2,... içi terarlayara olaılı dağılımımızı ilerletelim, burada zama baamalarıdır: o Öreleri { 1} de { } e = f( 1, c) + N(0, σ ) delemie göre ilerletelim. o Yei olaılı ağırlılarıı, π = 1( p b ) delemie göre heaplayalım. Burada ( p ) 1 b verile bir durumua arşılı b ölçümüü olaılığıdır. Ağırlıları =1. olaca şeilde gücelleyelim. π o G=1,2,...,NI içi terarlayara NI eil oluşturalım. Burada {, =1, π, =1}={, π }. G G o Yei eli { G, + 1, π G, + 1} şöyle oluşturalım, her bir G, öreği içi buu terarlayalım { G,, π G, } içeriide π olaılığı ile öreleme yapalım ve ( r,, r,, r G G G, ) örelerii eçelim, öyle i r1,r2,r3 birbiride farlı olu. r1 r2 r3 vg+ 1 =, G + F.(, G, G) delemie göre yei bir v G + 1 vetörü oluşturalım. G, ve v G + 1 araıda çaprazlama uygulayara u G + 1 vetörüü elde edelim. Eğer p2( b u G + 1), p2 ( b, G) değeride büyü ie değerii G, + 1 u G + 1 ye eşitleyelim, ai halde G, değerii oruyalım. o Yei π G, + 1 = p2 ( b G, + 1) ağırlılarıı =1 G, 1 olaca şeilde gücelleyelim. π + o Yei öre ümei {, π }, = 1,2,..., N böylece FE iyileştirmei oucuda elde edilir şöyle i {, π } = {, G= NI, π, G= NI}. 68
7 Video dizileridei araç plaalarıı izlemei daha yüe olaılılı bölgelere taşımaı, olaılı dağılım foiyou ayrı değerlerle ifadeide daha başarılı olumaıı ağlamatadır. FE algoritmaı ile Yoğulaştırma algoritmaı bezerliler götermetedir. FE algoritmaıdai eiller Yoğulaştırma algoritmaıda parçacılara arşılı gelmetedir. Ayı şeilde her bir parçacığı olaılığı, FE algoritmaıda her eil öreğii aldığı uygulu değerie arşılı düşürülebilir. İi algoritma araıdai bu aaloji, algoritmaları birleştirilmeie olaa taımatadır. İl oşullu olaılı değeri π = 1( p b ), Şeil 4 de göterile Kaya Eş Merezli Pecere algoritmaı (KEMP) (Aagotopoulo vd., 2005) çıtııda elde edilmetedir. (a) (a) (b) (c) (d) Şeil 3. Plaaı değişi döüş açılarıdai görütüü (a) α = 0, β = 0, γ = 0 (b) α = 60º, β = 0, γ = 0 (c) α = 0, β = 60º, γ = 0 (d) α = 0, β = 0, γ = 30º Olaılı değerlerii bulumaı Bu otada açılamaı geree ou, belirtile olaılı değerlerii aıl heapladığıdır. Diat edilire, FE-Yoğulaştırma algoritmaıda ii değişi olaılı değeri taımladı. Bular = 1( π p b ) ve π G, + 1 = p2 ( b G, + 1) olaılı değerleridir. Bu oşullu olaılı değerleri FE-Yoğulaştırma algoritmaıda ii aşamalı bir iyileştirme olaağı ağlamatadır. (b) Şeil 4. KEMP filtre çıtıı (a) Orijial görütü (b) Kaya Eş Merezli Pecere çıtıı Kaya Eş Merezli Pecere algoritmaı bir ota içi çevreide bulua ii adet pecerei taımladığı omşuluta, ortalama değer ve tadart apmaı oralamaı temelie dayamatadır. Bu ii pecerede biri diğerii ii atı büyülüğüde taımlamıştır. Böylece bu ii pecere reim üzeride aydırılara pecereler içide ala bee değerlerii ortalamaı alımata ve tadart apmaları heaplamatadır. Bu ii pecerede bulua değerleri birbirie oralamaı ie Şeil 4 te göterile çıtıyı üretmetedir. Şeil 5 te KEMP algoritmaıda ullaıla A ve B pecerelerii aıl taımladığı göterilme-tedir. Burada X1,Y1 A pecere boyutları, X2,Y2 ie B pecere boyutlarıdır. Bu pecereler bütü görütüde aydırılara ortalama ve tadart apma değerleri buluur. Bua göre, EA [ ] EB [ ] EA [ ] > EB [ ] OrtOra=, değil OrtOra = EB [ ] EA [ ] σ[ A] σ[ B] σ[ A] > σ[ B] StdOra =, değil StdOra = σ[ B] σ[ A] Uygulu = OrtOra + StdOra. (4) 49
8 İ. K. Yalçı, M. Göme Şeil 5. KEMP algoritmaı Her görütü bölgei içi uygulu değerleri heaplamatadır. Bir öreğii olaılığı π = 1( p b ) izdüştüğü aladai uygulu değerlerii yüeliği ile belirlemetedir. İici oşullu olaılı π G, + 1 = p2 ( b G, + 1) değeri ie Şeil 3 de görüldüğü şeilde her öreği içi elde edile izdüşüm, dödürme ve ölçeleme işlemi oucudai görütüü il aredei görütü ile arşılaştırılmaı ile elde edilmetedir. Bu arşılaştırma izdüşürülmüş öreği ile görütüü birbiride çıartılara far değerlerii toplamaı ile yapılmatadır. Çıartma işlemide öce görütüleri ortalamaı ıfır ve tadart apmaı bir olaca şeilde ormalize edilmei parlalı değişimlerie arşı daha gürbüz ouçlar vermetedir. İici oşullu olaılı foiyou ço ııtlı bir çerçevede iyileştirme imâı vermetedir. Bu ebeple il olaılı foiyoua ihtiyaç duyulmuştur. Bu şeilde ii eviyeli aba ve ice optimizayo gerçeleştirilmetir. FE Yoğulaştırma algoritmaı bu yapıı ile ciddi bir uygulama ütülüğü ağlamatadır. Şeil 6 da öre bir video arei ile bu arede eşleece ola şablo göterilmetedir. Şablo u video üzeride aydırılara arşılaştırma değerlerii bulumaı işlemi oucuda ( p ) 2 b değerleri elde edilir. Bu eşleştirme işlemi şablou, parçacı değerleride bulua 3B oordiatlar ve Euler açıları ullaılara amera düzlemie iz düşürülmei işlemide ora yapılmatadır. Bait olara göterim amacıyla Şeil 7 de adece ii boyutta aydırma işlemi yapılara arşılaştırma ouçları ormalize edilere uygulu değerleri göterilmiştir. Böyle bir yötem ile (a) (b) Şeil 6. Şablo arşılaştırma (a) Öre video arei (b)il arede eile şablo elde edile uygulu değerleri dar bir bölgede tepe yapmatadır ve böyle bir foiyou e yüe değerii bulumaı işlemii güç olmaı edeiyle ii eviyeli iyileştirmeye ihtiyaç duyulmatadır. FE Yoğulaştırma algoritmaı il öce parçacıları ( p ) 1 b olaılı değerleri yardımıyla aba olara elemete ve oraıda ( p ) 2 b olaılı değerlerie göre iyileştirme yapara plaa oordiatlarıı daha az hata ile bulabilmetedir. Şeil 7. Şablo arşılaştırma ile elde edile uygulu değerleri Souçlar Şeil 8 de il areleri göterile tet videouda görütülee altı araç içi öşe başıa oum hata mitarları bee ciide Tablo 2 de görülmetedir. FE-Yoğulaştırma algoritmaı, başarım değerledirmei amacıyla Yoğulaştırma, Exteded Kalma ve Geeti Yoğulaştırma algoritmalarıy- 10 6
9 Video dizileridei araç plaalarıı izlemei la (Zhu vd., 2005) arşılaştırılmıştır. Bütü algoritmalarda ayı olaılı değerleri ve ayı ayıda öre (50) ullaılmıştır. Geeti ve FE- Yoğulaştırma algoritmalarıda iyileştirme 6 eil ile ıırlı tutulmuştur. FE-Yoğulaştırma algoritmaı ii farlı olaılı dağılımıa göre iyileştirme imâı taıdığı içi Yoğulaştırma algoritmaıa göre avataj ağlamıştır. Öte yada, FE-Yoğulaştırma algoritmaı Yoğulaştırma algoritmaıyla arşılaştırıldığıda daha fazla işlem armaşılığıa ahiptir. Tablo 2. Tet videou içi başarım değerleri Algoritma Yoğulaştırma Exteded Kalma Geeti Yoğulaştırma FE-Yoğulaştırma Köşe Yerleştirme Hata Mitarı öşe başıa bee 9.57 öşe başıa bee 6.17 öşe başıa bee 4.24 öşe başıa bee (a) (b) (c) Şeil 8. Tet videou 1. araç (a) 8. are (b) 18. are (c) 26. are Souçlar Yoğulaştırma algoritmaıı başarımıı iyi olmadığıı götermetedir. Öre değerlerii Exteded Kalma filtrei ile ürettiğimiz uygulamada başarım, Yoğulaştırma algoritmaıa göre daha iyi çımıştır. Geeti Yoğulaştırma algoritmaı Yoğulaştırma algoritmaıa göre ciddi bir iyileşme ağlamaıyla beraber, FE-Yoğulaştırma algoritmaı e iyi başarımı ağlamıştır. Kayalar Aagotopoulo, C., Aagotopoulo, I., Teoura, G., Kouza, G., Loumo, V., Kayafa, E., (2005). Uig lidig cocetric widow for licee plate egmetatio ad proceig, Proceedig, Sigal Proceig Sytem Deig ad Implemetatio, , Athe. Chig-Tag, H., Yu-Sha, J., Kuo-Mig, H., (2005). Multiple licee plate detectio for complex bacgroud, Proceedig, 19th Iteratioal Coferece, Advaced Iformatio Networig ad Applicatio AINA, 2, , Taipei. Dubey, P., (2005). Heuritic approach for licee plate detectio, Proceedig. IEEE Coferece o Advaced Video ad Sigal Baed Surveillace, , Como. Feotitov, V., (2006). Differetial Evolutio I Search Of Solutio, Spriger, Berli. Hi-Jia, L., Si-Yua, C., She-Zheg, W., (2004). Extractio ad recogitio of licee plate of motorcycle ad vehicle o highway, Proceedig, 17th Iteratioal Coferece, Patter Recogitio, ICPR 2004, 4, , Cambridge. Iard, M. ve Blae, A., (1998). A mixed-tate codeatio tracer with automatic modelwitchig, Proceedig, Sixth Iteratioal Coferece o Computer Viio, Ja., , Bombay. Price, K. V., Stor, R. M. ve Lampie, J. A., (2005). Differetial Evolutio a Practical Approach to Global Optimizatio, Spriger, Berli. Poa, D., Lopez, A., Serrat, J., Lumbrera, F., Graf, T., (2005). Multiple vehicle 3D tracig uig a uceted Kalma Filter, Proceedig, Itelliget Traportatio Sytem, , Viea. 11
10 İ. K. Yalçı, M. Göme Sag Kyoo, K., Dae Woo, K., Hag Joo, K., (1996). A recogitio of vehicle licee plate uig a geetic algorithm baed egmetatio, Proceedig, Iteratioal Coferece o Image Proceig, 1, , Lauae. Vacchetti, L., Lepetit, V., Fua, P., (2004). Combiig edge ad texture iformatio for real-time accurate 3D camera tracig, Proceedig, Third IEEE ad ACM Iteratioal Sympoium Mixed ad Augmeted Reality, 48 56, Arligto. We-Ya, C., Chu-Sog, C., Yi-Pig, H., (2005). Appearace-guided particle filterig for articulated had tracig, Proceedig, IEEE Computer Society Coferece Computer Viio ad Patter Recogitio, 1, , Sa Diego. Wejig, J., Huaifeg, Z., Xiagjia, H., Piccardi, M., (2005). Mea hift for accurate licee plate localizatio, Proceedig, Itelliget Traportatio Sytem Proceedig, , Viea. Xiog, J., Du, S., Gao, D., She, Q., (2004). Locatig car licee plate uder variou illumiatio coditio uig geetic algorithm, Proceedig, 7th Iteratioal Coferece o Sigal Proceig ICSP '04, Volume 3, , Beijig. Zayed, M., Booaert, J., Bayart, M., (2004). Licee plate tracig for car followig with a igle camera, Proceedig, The 7th Iteratioal IEEE Coferece o Itelliget Traportatio Sytem, , Wahigto. Zhu, Y., Zhi-Qiag, L., (2005). Geetic CONDENSATION for motio tracig, Proceedig, Iteratioal Coferece o Machie Learig ad Cyberetic, 9, , Guagzhou. 12 6
Sistemin derecesi, sistemin karakteristik denkleminin en sade halinde (çarpansız) paydadaki s nin en yüksek derecesidir.
43 BÖLÜM 3 ZAMAN CEVABI Sitemi derecei, itemi karakteritik deklemii e ade halide (çarpaız) paydadaki i e yükek dereceidir. Bir Trafer Fokiyouu Kutupları Trafer fokiyou G() N()/N() şeklide ifade edilire,
DetaylıMIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için
MIT Açı Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu Bu materyallerde alıtı yapma veya Kullaım Koşulları haıda bilgi alma içi http://ocw.mit.edu/terms veya http://www.aciders.org.tr adresii ziyaret ediiz. 18.102
DetaylıNormal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım
Normal Dağılımlı Bir Yığı a İlişi İstatistisel Çıarım Bir üretici edi ürüleride, piyasadai 3,5 cm li vidalarda yalıca boyları 3,4 cm ile 3,7 cm aralığıda olaları ullaabilmetedir. Üretici, piyasadai bu
DetaylıWEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI
VII. Ulusal Temiz Eerji Sempozyumu, UTES 008 7-9 Aralı 008, İstabul WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI Seyit Ahmet AKDAĞ, Öder GÜLER İstabul Tei Üiversitesi, Eerji
Detaylıİstatistiksel Tahminleme. Güven Seviyesi. Verilerin yayılımı ( Örnek hacmi X = X / n Güven seviyesi (1 - )
04.05.0 İtatitikel Tahmileme İTATİTİKEL TAHMİNLEME VE YORUMLAMA ÜRECİ GÜVEN ARALIĞI Nokta Tahmii Populayo parametreii tek bir tahmi değerii verir μˆ σˆ p Pˆ Aralık Tahmii Populayo parametreii tahmi aralığıı
DetaylıNümerik Analiz. Bilgisayar Destekli. Ders notları 2014. PROGRAMLAR: Doğrusal denklem sistemi Çözücüler
ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ Mühedilik Mimarlık Fakültei İşaat Mühediliği Bölümü E-Pota: ogu.ahmet.topcu@gmail.com We: http://mmf.ogu.edu.tr/atopcu Bilgiayar Detekli Nümerik Aaliz Der otları 014 Ahmet
DetaylıTÜMEVARIM. kavrayabilmek için sonsuz domino örneği iyi bir modeldir. ( ) domino taşını devirmek gibidir. P ( k ) Önermesinin doğru olması halinde ( 1)
TÜMEVARIM Matematite ulladığımız teoremleri ispatlamasıda pe ço ispat yötemi vardır. Özellile doğal sayılar ve birço ouda ispatlar yapare tümevarım yötemii sıça ullaırız. Tümevarım yötemii P Öermesii doğruluğuu
DetaylıDİKGEN FREKANS BÖLMELİ ÇOĞULLAMA SİSTEMLERİNDE PİLOT TON TABANLI SENKRONİZASYON TEKNİĞİ ÖZET
Erciye Üiveritei Fe Bilimleri Etitüü Dergii (1-) 75-8 (006) http://fbe.erciye.edu.tr/ ISSN 101-354 DİKGEN FREKANS BÖMEİ ÇOĞUAMA SİSTEMERİNDE PİOT TON TABANI SENKRONİZASYON TEKNİĞİ M. Nuri SEYMAN a, Necmi
Detaylıv = ise v ye spacelike vektör,
D.P.Ü. Fe Bilimleri Estitüsü 1. ayı Mayıs 6 emi-pozitif Ortogoal Matrisler içi Alteratif İi Yötem WO ALERNAIVE MEHOD FOR EMI-POIIVE OROGONAL MARICE B. BÜKCÜ* *Gaziosmapaşa Üiversitesi, Fe-Edebiyat Faültesi,
DetaylıEle Alınacak Ana Konular. Hafta 3: Doğrusal ve Zamanla Değişmeyen Sistemler (Linear Time Invariant, LTI)
5..5 Ele Alıaca Aa Koular Ayrı-zama işaretleri impuls dizisi ciside ifade edilmesi Ayrı-zama LTI sistemleri ovolüsyo toplamı gösterilimi Hafta 3: Doğrusal ve Zamala Değişmeye Sistemler (Liear Time Ivariat
DetaylıELASTİK DAVRANIŞ SPEKTRUMUNUN YAPAY SİNİR AĞI YAKLAŞIMI İLE TAHMİNİ
ELASTİK DAVRANIŞ SPEKTRUMUNUN YAPAY SİNİR AĞI YAKLAŞIMI İLE TAHMİNİ ÖZET: E.Ç. Kademir-Mazaoğlu 1 ve Ç. Kademir-Çavaş 1 Yardımcı Doçet, İşaat Müh. Bölümü, Uşa Üiversitesi Doçet, Bilgisayar Bil. Bölümü,
DetaylıBox ve Whisker Grafiği
www.memetaarayl.com Bölümü Amaçları DEĞİŞKELİK ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKOOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aarayl@deu.edu.tr Bu Bölümü tamamladıta ora eler yapablecez: Bo ve Wher grağ ouma
DetaylıSistem Modellerinin Zaman Cevabı ve Performans Kriterleri
Korol Siemleri Taarımı Siem Modellerii Zama Cevabı ve Performa Krierleri Prof.Dr. Galip Caever Korol Siemleri Taarımı Prof.Dr.Galip Caever Kapalı dögü iemi oluşurulmaıda öce iem modelide geçici rejim cevabıı
Detaylı6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI
6. BÖLÜM VEKTÖR LARI -BOYUTLU (ÖKLİT) I Taım: Eğer pozitif bir tam sayı ise sıralı -sayı, gerçel sayılar kümesideki adet sayıı (a 1, a 2,, a ) bir dizisidir. Tüm sıralı -sayılarıı kümesi -boyutlu uzay
Detaylıİşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.
OLASILIK VE İSTATİSTİK DERSLERİ ÖZET NOTLARI İstatistik: verileri toplaması, aalizi, suulması ve yorumlaması ile ilgili ilkeleri ve yötemleri içere ve bu işlemleri souçlarıı probabilite ilkelerie göre
Detaylıbiliniyordu: Eğer 2 a 1 bir asal sayıysa, o zaman S = 2 a 1 (2 a 1) yetkin bir sayıdır. Bunu toplayalım: O halde
SAYILAR DÜNYASINDA GEZİNTİLER H. Turgay Kaptaoğlu Bu yazıda deri teorilere imede sayıları çoğulula da tamsayıları ilgiç özellileride bahsedeceğiz. Bu özellileri hiçbiri yei değil; yüzyıllar, hatta biyıllar
DetaylıSistem Dinamiği ve Modellemesi
Sistem Diamiği ve Modellemesi Sistem Nedir? Belli bir görevi yerie getire te bir elemaa veya biribirleri ile fizisel olara ilişiledirilmiş elemalara sistem deir. Sistem Taımı ve Temel Kavramlar Sistem
DetaylıBiyometrik Sistemler ve El Tabanlı Biyometrik Tanıma Karakteristikleri
6 th Iteratioal Advaced Techologies Symposium (IATS 11), 16-18 May 2011, Elazığ, Turey Biyometri Sistemler ve El Tabalı Biyometri Taıma Karateristileri B. Erge 1 ve A. Çalışa 2 1 Fırat Üiversitesi, Elazığ/Türiye,
DetaylıYÜZME HAVUZUNUN AYARLI SIVI SÖNÜMLEYİCİ OLARAK PERFORMANSI
. Türkiye Deprem Mühediliği ve Simoloi Koferaı -4 Ekim ODTÜ AKARA ÖZET: YÜZME HAVUZUU AYARLI SIVI SÖÜMLEYİCİ OLARAK PERFORMASI A. Bozer Yrd. Doç. Dr., İşaat Müh. Bölümü, uh aci Yazga Üiveritei, Kayeri
DetaylıBÖLÜM II. Asal Sayılar. p ab ise p a veya p b dir.
BÖLÜM II Asal Sayılar Taım. p > tam sayısıı de ve ediside başa bölei yosa bu sayıya asal sayı deir. de büyü asal olmaya sayılara da bileşi sayı deir. Teorem. Eğer p bir asal sayı ve p ab ise p a veya p
DetaylıCebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi
3 Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteı Yötemi Bu yötem bir izdüşüm tekiğie dayaır ve yalış pozisyo olarak isimledirile matematiksel tekiğe yakıdır. Buradaki düşüce f() çizgisi üzerideki bilie iki oktada
DetaylıObje Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Tokat İli Uydu Görüntüleri Üzerinde Yapısal Gelişimin İzlenmesi
Obje Tabalı Sııfladırma Yötemi ile Tokat İli Uydu Görütüleri Üzeride Yapısal Gelişimi İzlemesi İlker GÜNAY 1 Ahmet DELEN 2 Mahmut HEKİM 3 1 Gaziosmapaşa Üiversitesi, Mühedislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi,
DetaylıDiferansiyel Gelişim Algoritmasının Valf Nokta Etkili Konveks Olmayan Ekonomik Güç Dağıtım Problemlerine Uygulanması
6 th Iteratioal Advaced Techologies Symposium (IATS ), 6-8 May 0, Elazığ, Turkey Diferasiyel Gelişim Algoritmasıı Valf Nokta Etkili Koveks Olmaya Ekoomik Güç Dağıtım Problemlerie Uygulaması S. Özyö, C.
DetaylıD( 4 6 % ) "5 2 ( 0* % 09 ) "5 2
3 BÖLÜM KAALI SİSEMLEDE EMODİNAMİĞİN I KANUNU I Yasaya giriş Birii bölümde eerjii edilide var veya yo edilemeyeeği vurgulamış, sadee biçim değiştirebileeği belirtilmişti Bu ile deeysel souçlara dayaır
DetaylıDeğişkenlik (Yayılım) Ölçüleri
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm
DetaylıDeğişkenlik (Yayılım) Ölçüleri
Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm date alara heaplaa
DetaylıTUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi
TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası, 5. Türkiye Harita Bilimsel ve Tekik Kurultayı, 5 8 Mart 5, Akara. TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordiatlarıı Gri istem ile Tahmi Edilmesi Kürşat Kaya *, Levet Taşcı,
DetaylıDEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm
DetaylıBİR FAZLI PARALEL AKTİF GÜÇ FİLTRELERİ İÇİN SENSÖRSÜZ DA GERİLİM KONTROLÜ
Gazi Üiv. Müh. Mim. Fak. Der. J. Fac. Eg. Arch. Gazi Uiv. Cilt 6, No, 3-3, 0 Vol 6, No, 3-3, 0 BİR FAZLI PARALEL AKİF GÜÇ FİLRELERİ İÇİN SENSÖRSÜZ DA GERİLİM KONROLÜ İlhami ÇOLAK, Orha KAPLAN Gazi Üiveritei
DetaylıYAPISAL İZLEME ANALİZLERİNDE ÇOK DEĞİŞKENLİ KONTROL GRAFİĞİ YAKLAŞIMI
III. Uzakta Algılama ve Coğrafi Bilgi Sitemleri Sempozyumu, 3 Ekim 00, Gebze KOCAELİ YAPISAL İZLEME ANALİZLERİNDE ÇOK DEĞİŞKENLİ KONTROL GRAFİĞİ YAKLAŞIMI H. Pehliva, Ö. Aydı Gebze Yükek Tekoloji Etitüü,
Detaylı[ ]{} []{} []{} [ ]{} g
ZAMAN TANIM ALANINDA ÇÖZÜM Yapı özellilerii ortogoalli şartlarıı sağlaaası duruuda, diferasiel hareet delei doğruda üeri ötelerle çözülebilir Depre etisi altıdai ço atlı apılara ugulaa üzere ii arı üeri
Detaylı0-1 TAMSAYILI DOĞRUSAL OLMAYAN MATEMATĠKSEL MODELLERĠN UYGUN ÇÖZÜM TEMELLĠ GENĠġLETĠLMĠġ SUBGRADĠENT ALGORĠTMASI ĠLE ÇÖZÜLMESĠ
Esişehir Osmagazi Üiversitesi Mühedisli Mimarlı Faültesi Dergisi Cilt : XXV, Sayı : 1, 01 Joural of Egieerig ad Architecture Faculty of Esişehir Osmagazi Uiversity, Vol : XXV, o: 1, 01 Maalei Geliş Tarihi
DetaylıARAŞTIRMA. Histopatolojik İmgelerde İstenen Bir Hücrenin Otomatik Sayımı. 2006: 20 (6): Suat TORAMAN İbrahim TÜRKOĞLU
ARAŞTIRMA 2006: 20 (6): 409-44 http://www.fuabil.org Suat TORAMAN İbrahim TÜRKOĞLU Fırat Üiveritei Tekik Eğitim Fakültei Elektroik ve Bilgiayar Eğitimi Bölümü Elazığ-TÜRKİYE Hitopatolojik İmgelerde İtee
DetaylıBÖLÜM III. Kongrüanslar. ise a ile b, n modülüne göre kongrüdür denir ve
BÖLÜM III Kogrüaslar Taım 3. N sabit bir sayı, a, b Z olma üzere, eğer ( a b) ise a ile b, modülüe göre ogrüdür deir ve a b(mod ) şelide gösterilir. Asi halde, yai F ( a b) ise a ile b ye modülüe göre
Detaylıİstatistiksel Proses Kontrol - Seminer Notları -
MÜSEM - KALİTE YÖNETİCİLİĞİ UZMANLIK SERTİFİKA PROGRAMI 06 Nisa 00 İstatistisel Proses Kotrol - Semier Notları - Marmara Üiversitesi, Tei Eğitim Faültesi e-posta eoer@marmara.edu.tr GSM 053 910016 - Telefo
DetaylıİKİ ÖLÇÜTLÜ BEKLEMESİZ AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: TOPLAM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM GECİKME
V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstabul Ticaret Üiversitesi, 25-27 Kasım 2005 İKİ ÖLÇÜTLÜ BEKLEMESİZ AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: TOPLAM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM GECİKME Tamer EREN Kırıale
DetaylıMassachusetts Teknoloji Enstitüsü-Fizik Bölümü
Derin Adı: Fizi I - Klai Meani Maachuett enoloji Entitüü-Fizi Bölümü Fizi 8.0 Ödev # 3 Güz, 999 ÇÖZÜMLER roblem 3. Dru Renner arçacığın ütlei m=6.0 g olun. Buna eti eden ii uvvet (Newton biride xˆ 5ŷ3ẑ
DetaylıDEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 3 s. 1-21 Ekim 2005
DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 3 s. -2 Ekim 2005 FRAKTAL GÖRÜNTÜ SIKIŞTIRMADA HASH FONKSİYONLARINA DAYANAN YENİ BİR SINIFLANDIRMA YÖNTEMİ (A NEW CLASSIFICATION METHOD
DetaylıNOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ
NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. KULLANILAN ŞEKİLLERİN VE NOTLARIN TELİF HAKKI KİTABIN YAZARI VE BASIM EVİNE AİTTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ Ekoometri: Sözcük
DetaylıBAĞINTI VE FONKSİYON
BAĞINTI VE FONKSİYON SIRALI N-Lİ x, x, x,..., x tae elema olsu. ( x, x, x,..., x ) yazılışıda elemaları sırası öemli ise x, x, x,..., x ) e sıralı -li deir. x, x, x,..., x ) de ( x (, x, x ( x, ) sıralı
DetaylıElektrik&Elektronik Müh. Böl. İşaret İşleme Uygulamaları Deney 2
Ayrı Sistemler Eletri&Eletroi Mü. Böl. İşaret İşleme Uygulamaları Deey 2 Prof. Dr. Aydı Aa Dr. Erol Öe Baatti Karaaya Koray Sistemleri Özellileri 1. Doğrusallı Liearity: y a ay Ölçeleme scalig, a armaşı
DetaylıAYRIK DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE GÜRÜLTÜ SÜZME
AYRIK DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE GÜRÜLTÜ SÜZME Fahri VATANSEVER 1 Ferudu UYSAL Adullah UZUN 3 1 Sakarya Üiversitesi, Tekik Eğitim Fakültesi, Elektroik-Bilgisayar Eğitimi Bölümü, 54187 Esetepe Kampüsü/SAKARYA
DetaylıISO 45001. M. Görkem Erdoğan. Bu sunuya ve konunun pdf dosyasına www.gorkemerdogan.com adresinden erişilebilir.
ISO 45001 M. Gör Erğa Bu suuya ve ouu pdf syasıa adreside işilebilir. 1 Giriş ISO 45001 e Nede İhtiyaç Duyuldu? Farlılılar Souç 2 Giriş ILO ya göre, h yıl 2.2 milyo çalışa iş azası veya mesle hastalığıda
DetaylıPI KONTROLÖR TASARIMI ÖDEVİ
PI ONTROLÖR TASARIMI ÖDEVİ ONTROLÖR İLE TASARIM ontrolör Taarım riterleri Taarım riterleri genellile itemine yapmaı geretiğini belirtme ve naıl yaptığını değerlendirme için ullanılır. Bu riterler her bir
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
DetaylıÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ
Öğreme Etkili Hazırlık ve Taşıma Zamalı Paralel Makieli Çizelgeleme Problemi HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ TEMMUZ 2006 CİLT 2 SAYI 4 (67-72) ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
DetaylıSisteme gire aışaı eerjisi; ieti, potasiyel, aış eerjileri ile i eerjii toplamıda oluşmata olup, Q m& g m& Z g Z z0 ref. E g E + E p + u+ E A + gz +u+
4. BÖLÜM AÇIK SİSEMLERDE ERMODİNAMİĞİN I. KANUNU Aı aışlı sistemleri sııfladırılması Aı Sistem Aışlı Kararlı aışlı Kararsız aışlı dm dm 0 m& g m& 0 m& g m& dt dt Not: Aı sistemlerde eerji depolaması sözousu
DetaylıDEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm
Detaylı6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYLARI
6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYLARI -BOYUTLU (ÖKLİT) UZAYI Taım: Eğer pozitif bir tam sayı ise sıralı -sayı, gerçel sayılar kümesideki adet sayıı (a, a,, a ) bir dizisidir. Tüm sıralı -sayılarıı kümesi -boyutlu uzay
DetaylıGibi faktörlerin alt kümlerindeki kritik faktörler (mali ve operasyonel) dikkate alınarak her bir yöntem için ayrı ayrı olmak üzere ;
KULLANILACAK SOFTWARE: AVRA a) Geel Açılama Uzmaları özel değerledirmeleri ve firmaları prestijleri temel olmala beraber, dereceledirme çalışmalarımızda, eoomi ve matemati bilimlerii birlite ürettiği teorilerde
DetaylıLOGARİTMİK ORTAM FİLTRELERİNİN SİSTEMATİK SENTEZİ
.C. PAMUKKALE ÜNİERSİESİ FEN BİLİMLERİ ENSİÜSÜ LOGARİMİK ORAM FİLRELERİNİN SİSEMAİK SENEZİ Şaziye SURA YLMAZ Yükek Lia ezi DENİZLİ 5 LOGARİMİK ORAM FİLRELERİNİN SİSEMAİK SENEZİ Pamukkale Üiveritei Fe Bilimleri
DetaylıDiferansiyel Gelişim Algoritmasının Termik Birimlerden Oluşan Çevresel Ekonomik Güç Dağıtım Problemlerine Uygulanması
Diferasiyel Gelişim Algoritmasıı Termik Birimlerde Oluşa Çevresel Ekoomik Güç Dağıtım Problemlerie Uygulaması Differetial evolutio algorithm applied to evirometal ecoomic power dispatch problems cosistig
DetaylıLİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2
LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ SABİT NOKTA İTERASYONU YÖNTEMİ Bu yötemde çözüme gitmek içi f( olarak verile deklem =g( şeklie getirilir. Bir başlagıç değeri seçilir ve g ( ardışık
DetaylıYataklı vanalar (PN 16) VF 2-2 yollu vana, flanşlı VF 3-3 yollu vana, flanşlı
Tei föy Yatalı vaalar (PN 16) VF 2-2 yollu vaa, flaşlı VF 3-3 yollu vaa, flaşlı Açılama Özelliler: Sızdırmaz tasarım AMV(E) 335, AMV(E) 435 ile olay meai bağlatı 2 ve 3 yollu vaa Ayırma uygulamaları içi
Detaylısorusu akla gelebilir. Örneğin, O noktasından A noktasına hareket, OA sembolü ile gösterilir
BÖLÜM 1: VEKTÖRLER Vektörleri taımlamak içi iki yol vardır: uzayda oktalara karşılık gele bir koordiat sistemideki oktalar veya büyüklük ve yöü ola eseler. Bu kısımda, ede iki vektör taımıı buluduğu açıklaacak
DetaylıGenetik Algoritma ile Kuru bir Trafonun Maliyet Optimizasyonu
enetik Algoritma ile Kuru bir Trafonun Maliyet Optimizayonu Mehmed Çelebi 1 1 El-Elektronik Mühendiliği Bölümü Celal Bayar Üniveritei mehmed.celebi@bayar.edu.tr Özet Bu çalışmada daha önce analitik yöntemle
Detaylı12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,
. Ders Büyü Sayılar Kauları Kouya geçmede öce DeMoivre-Stirlig formülüü ve DeMoivre-Laplace teoremii hatırlayalım. DeMoivre, geel terimi, a!,,, 3,... e ola dizii yaısa olduğuu göstermiş, aca limitii bulamamış.
DetaylıGenetik Algoritma ile Kuru bir Trafonun Maliyet Optimizasyonu
Genetik Algoritma ile Kuru bir Trafonun Maliyet Optimizayonu Mehmed Çelebi 1 1 El-Elektronik Mühendiliği Bölümü Celal Bayar Üniveritei mehmed.celebi@bayar.edu.tr Özet Bu çalışmada daha önce analitik yöntemle
Detaylı3. EĞİK DÜZLEMDE HAREKET
3. EĞİK DÜZLEMDE HAREKET AMAÇ 1. Sürtünmeli eği düzlemde hareet eden tahta bir blo için imeli hareeti gözlemleme e bu hareet için yol-zaman ilişiini inceleme. 2. Stati e ineti ürtünme atayılarını bulma.
DetaylıSİSTEMATİK ÖRNEKLEME. Prof.Dr.Levent ŞENYAY VII-1 Örnekleme Yöntemleri
7 İTMATİK ÖRKLM 7 Grş 7 Öre eçme Yötem 7 Populayo Ortalamaıı Tahm 74 Populayo Ortalamaıı Varyaı 75 Populayo türler 76 temat örelemede artmet ortalamaı tahm varyaıı tahm ProfDrLevet ŞYAY VII- Öreleme Yötemler
DetaylıExplanation: Number of bracelets made with 2 blue, 2 identical red and n identical black beads.
http://oeis.org/a - (,,) Origial wor by Ata Aydi Uslu Hamdi Gota Ozmeese.. Explaatio: Number of bracelets made with blue, idetical red ad idetical blac beads. Usage: Chemistry: CROSSRES: A85 A989 A989
DetaylıDERS III ÜRETİM HATLARI. akış tipi üretim hatları. hat dengeleme. hat dengeleme
DERS ÜRETİM HATLAR ÜRETİM HATLAR Üretim hatları, malzemenin bir seri işlemden geçere ürün haline dönüştürülmesini sağlayan bir maineler ve/veya iş istasyonları dizisidir. Bir üretim hattı üzerinde te bir
DetaylıBir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı
5.Ders Döüşümler Bir Rasgele Değişkei Foksiyouu Olasılık Dağılımı Bu kısımda olasılık dağılımı bilie bir rasgele değişkei foksiyoları ola rasgele değişkeleri olasılık dağılımlarıı buluması ile ilgileeceğiz.
DetaylıSIRA-BAĞIMLI HAZIRLIK ZAMANLI İKİ ÖLÇÜTLÜ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: TOPLAM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME. Tamer EREN a,*, Ertan GÜNER b ÖZET
Erciyes Üiversitesi Fe Bilimleri Estitüsü Dergisi 23 (1-2) 95-105 (2007) http://fbe.erciyes.edu.tr/ ISSN 1012-2354 SIRA-BAĞIMLI HAZIRLIK ZAMANLI İKİ ÖLÇÜTLÜ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: TOPLAM TAMAMLANMA ZAMANI
DetaylıORTALAMA KAYDIRMA VE BERKELEY GÖRÜNTÜ BÖLÜTLEME (BIS) YÖNTEMİNİN ÇOK ZAMANLI KOMPSAT-2 GÖRÜNTÜLERİ KULLANILARAK DEĞERLENDİRİLMESİ
ORTALAMA KAYDIRMA VE BERKELEY GÖRÜNTÜ BÖLÜTLEME (BIS) YÖNTEMİNİN ÇOK ZAMANLI KOMPSAT-2 GÖRÜNTÜLERİ KULLANILARAK DEĞERLENDİRİLMESİ A. Özdarıcı 1, N. Clito 2, Z. Akyürek 3 1 Orta Doğu Tekik Üiversitesi,
DetaylıTOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR
TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR 1.1. Kümeler ve Foksiyolar A ı bir elemaıa B i yalız bir elemaıı eşleye bağıtıya bir foksiyo deir. f : A B, Domf = U A ve ragef B dir. Taım 1.1.1. f : A B foksiyou içi V A olsu.
Detaylıtanımlanabilir. Bu nedenle olasılık konusu küme teorisini bir araç olarak kullanmaktadır.
. OLASILIK TEORİSİ İstatistisel araştırmaları temel oularıda biri soucu öcede esi olara bilimeye bazı şasa bağlı olayları (deemeleri) olası tüm mümü souçlarıı hagi sılıla ortaya çıtığıı belirleyebilmetir.
DetaylıAKÜ FEBİD 12 (2012) 025201 (1-5) AKU J. Sci. 12 (2012) 025201 (1-5)
Afyon Kocatepe Üniveritei Fen Bilimleri Dergii Afyon Kocatepe Univerity Journal of Science AKÜ FEBİD 12 (212) 2521 (1-5) AKU J. Sci. 12 (212) 2521 (1-5) Farklı Yüzey Açılarındaki Işınım Şiddetlerinin Afyonkarahiar
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 1: Posta Arabası Problemi. Örnek 1: Posta Arabası Problemi. Hafta 1
YÖNYLM RŞTRMS afta 1 Öğretim Üyei: Yrd. oç. r. eyazıt Ocakta er grubu: e-mail: bocakta@gmail.com iamik Programlama iamik Programlama (P) bir çok optimizayo problemii çözmek içi kullaılabile bir tekiktir.
Detaylıt Dağılımı ve t testi
r. Mehme Akaraylı ağılımı ve ei oç. r. Mehme AKSARAYLI.E.Ü. İ.İ.B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehme.akarayli@deu.edu.r Sude ağılımı Küçük öreklerde (
DetaylıİSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr
İSTATİSTİK 2 Tahmi Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beyket.edu.tr İstatistik yötemler İstatistik yötemler Betimsel istatistik Çıkarımsal istatistik Tahmi Hipotez testleri Nokta tahmii Aralık
DetaylıDijital Fotogrametride Alana Dayalı Görüntü Eşleme Yöntemleri
Harita Tekolojileri Elektroik Dergisi Cilt:, No: 3, 9 (-33) Electroic Joural of Map Techologies Vol:, No: 3, 9 (-33) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.tekolojikarastirmalar.com e-issn:39-3983 Makale (Article)
DetaylıYENĐ BĐR ADAPTĐF FĐLTRELEME YÖNTEMĐ: HĐBRĐD GS-NLMS ALGORĐTMASI
Uludağ Üiversitesi ühedislik-imarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 3, Sayı, 008 YENĐ BĐR ADAPĐF FĐLRELEE YÖNEĐ: HĐBRĐD GS-NLS ALGORĐASI Sedat ĐRYAKĐ * eti HAUN ** Osma Hilmi KOÇAL ** Özet: Bu makalede, adaptif
Detaylı6.046J/18.401J DERS 9. Post mortem (süreç sonrası) Prof. Erik Demaine
Algoritmalara Giriş 6.046J/8.40J DERS 9 Rastgele yapılamış iili arama ağaçları Belee düğüm deriliği üseliği çözümleme Dışbüeyli öuramı Jese i eşitsizliği Üstel yüseli Post mortem (süreç sorası Pro. Eri
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
µ µ içi Güve Aralığı ALTERNATİF İTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMAI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları
DetaylıİSTATİSTİK DERS NOTLARI
Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü umutokka@balikesir.edu.tr İSTATİSTİK DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN idrolik Aabilim Dalı Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü Bölüm 5 Örekleme
DetaylıYAPILARIN DEPREME DAYANIKLILIĞININ DEĞERLENDİRİLMESİ İÇİN MOBİL DENETİM SİSTEMİ
YAPILARIN DEPREME DAYANIKLILIĞININ DEĞERLENDİRİLMESİ İÇİN MOBİL DENEİM SİSEMİ Azer A. KASIMZADE*, Sertaç UHA* *Odouz Mayıs Üv. İş. Müh. Böl. Samsu ÖZE Yapıı tasarım parametreleri geelde işa edilmiş yapıı
DetaylıITAP_FOO Deneme Sınavı: Elektrostatik, 1.Seviye Soruları Başlangıç 08 Augustos-Bitiş 14 Augustos Sorular
ITAP_FOO Deeme Sıavı: Elektrotatik, 1.Seviye Soruları Başlagıç 08 Auguto-Bitiş 14 Auguto 013 Sorular 1. Lieer yük yoğuluğu λ=0.(μc/m) ola homoje yüklü uzu doğrual bir teli elektrik alaıda bir elektro,
DetaylıVeri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı
Veri edir? p Veri edir? Geometrik bir bakış açısı p Bezerlik Olasılıksal bir bakış açısı p Yoğuluk p Veri kalitesi p Veri öişleme Birleştirme Öreklem Veri küçültme p Temel bileşe aalizi (Pricipal Compoet
DetaylıMeta-analizinde kategorik verilerin birleştirilmesinde kullanılan istatistiksel yöntemler: Aktif ve pasif sigara içicilerin değerlendirilmesi
İtabul Üverte İşletme Faülte Derg Itabul Uverty Joural o the School o Bue Admtrato lt/vol:38, Sayı/No:2, 2009, 34-46 ISSN: 303-732 - www.derg.org 2009 Meta-aalzde ategor verler brleştrlmede ullaıla tattel
DetaylıDENEY 4 Birinci Dereceden Sistem
DENEY 4 Birici Derecede Sistem DENEYİN AMACI. Birici derecede sistemi geçici tepkesii icelemek.. Birici derecede sistemi karakteristiklerii icelemek. 3. Birici derecede sistemi zama sabitii ve kararlı-durum
Detaylı) ile algoritma başlatılır.
GRADYANT YÖNTEMLER Bütün ısıtsız optimizasyon problemlerinde olduğu gibi, bir başlangıç notasından başlayara ardışı bir şeilde en iyi çözüme ulaşılır. Kısıtsız problemlerin çözümü aşağıdai algoritma izlenere
DetaylıDEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm
DetaylıDAĞITIM SİSTEMLERİ İÇİN YENİ BİR GÜÇ AKIŞI ALGORİTMASININ GELİŞTİRİLMESİ
T. C. GEBZE YÜKSEK TEKNOLOJİ ENSTİTÜSÜ MÜHENDİSLİK E FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DAĞITIM SİSTEMLERİ İÇİN YENİ BİR GÜÇ AKIŞI ALGORİTMASININ GELİŞTİRİLMESİ Ulaş EMİNOĞLU DOKTORA TEZİ ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ
DetaylıMOTION ESTIMATION USING COMPLEX DISCRETE WAVELET TRANSFORM
MOTION ESTIMATION USING COMPLEX ISCRETE WAVELET TRANSFORM A THESIS SUBMITTE TO THE GRAUATE SCHOOL OF NATURAL AN APPLIE SCIENCES OF THE MILE EAST TECHNICAL UNIVERSITY BY HÜSEYİN SARI IN PARTIAL FULFILLMENT
Detaylı7. BÖLÜM DOĞRUSAL DÖNÜŞÜMLER
7. BÖLÜM DOĞRUSAL DÖNÜŞÜMLER DOĞRUSAL DÖNÜŞÜMLER Bir V ektör uzayıı bir başka W ektör uzayıa döüştüre foksiyolar şu şekilde gösterilir: : V W Burada kullaıla termioloji foksiyolarla ayıdır. Öreği, V ektör
DetaylıÖrnek 2.1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Markov Süreçleri Ders 7. Koşulsuz Durum Olasılıkları. Örnek 2.1
Örek.1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Markov Süreçleri Ders 7 Yrd. Doç. Dr. Beyazıt Ocakta Web site: ocakta.bau.edu.tr E-mail: bocakta@gmail.com Reault marka otomobil sahilerii bir soraki otomobillerii de Reault
DetaylıDEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ
DEĞİŞKENLİK ÖLÇÜLERİ Değşel (Yayılım) Ölçüler İ arlı aaütley brbrde ayırma ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etraıda değşm
DetaylıBİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül
BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ A.Saide Sarıgül DENEYİN AMACI: Akastre bir çubuğu modal parametrelerii (doğal frekas, titreşim biçimi, iç söümü) elde edilmesi. TANIMLAMALAR: Modal aaliz: Titreşe bir sistemi
DetaylıMONTE CARLO BENZETİMİ
MONTE CARLO BENZETİMİ U(0,) rassal değişkeler kullaılarak (zamaı öemli bir rolü olmadığı) stokastik ya da determiistik problemleri çözümüde kullaıla bir tekiktir. Mote Carlo simülasyou, geellikle statik
DetaylıGörüntü Stabilizasyonu İçin Paralel İşlev Gören İki Kalman Filtresiyle İşlem Gürültü Varyansının Adaptifleştirilmesi
Görütü Stabilizasyou İçi Paralel İşlev Göre İki Kalma Filtresiyle İşlem Gürültü Varyasıı Adaptifleştirilmesi Eylem Yama, Sarp Ertürk Kocaeli Üiversitesi Elektroik ve Haberleşme Müh. Bölümü eylem@kou.edu.tr,
DetaylıPARÇALI ARİTMETİK DEĞİŞİMLİ GERİ ÖDEMELERE SAHİP ORTAKLIĞA DAYALI KONUT FİNANSMAN MODELİ
Süleya Deirel Üiversitesi İtisadi ve İdari Bililer Faültesi Dergisi Y.0, C.6, S., s.-7. Suleya Deirel Uiversity The Joural of Faculty of Ecooics ad Adiistrative Scieces Y.0, Vol.6, No., pp.-7. PARÇALI
Detaylıİstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi
Makie Tekolojileri Elektroik Dergisi Cilt: 8, No: 4, 011 (75-80) Electroic Joural of Machie Techologies Vol: 8, No: 4, 011 (75-80) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.tekolojikarastirmalar.com e-issn:1304-4141
DetaylıTümleştirilmiş Kombinezonsal Devre Elemanları
Sayıal Devreler (Lojik Devreleri) Tümleştirilmiş Kombiezoal Devre Elemaları Sayıal itemleri gerçekleştirilmeide çokça kullaıla lojik devreler, lojik bağlaçları bir araya getirilmeiyle tümleştirilmiş devre
DetaylıRüzgar Türbininde Kullanılan AC/DC Çeviricilerde Uzay Vektörü Modülasyonu Yöntemi ile Kontrol
Rüzgar ürbininde Kullanılan AC/DC Çeviricilerde Uzay ektörü Modülayonu Yöntemi ile Kontrol Cenk Cengiz Eyüp Akpınar Dokuz Eylül Üniveritei Elektrik ve Elektronik Mühenliği Bölümü Kaynaklar Yerleşkei, Buca-İzmir
DetaylıGELENEKSEL TÜRK SANAT MÜZİĞİ DERSİNDE UYGULANAN DİZGELİ ÖĞRETİM YÖNTEMİNİN ÖĞRENCİ ERİŞİSİNE VE KALICILIĞA ETKİSİ
Mutafa Kemal Üiveritei Soyal Bilimler Etitüü Dergii Mutafa Kemal Uiverity Joural of Social Sciece Ititute Yıl/Year: 2012 Cilt/Volume: 9 Sayı/Iue: 17,. 359-375 GELENEKSEL TÜRK SANAT MÜZİĞİ DERSİNDE UYGULANAN
DetaylıGİRİŞ. Daha karmaşık yapıda olan ve bu ders kapsamına girmeyen denklemler için örnekler ise;
GİİŞ Matematik bakış açısıyla doğrusal modelleri büyük bir avataı vardır. Doğrusal olmaya sistemleri matematiği aalitik yötemlerle oldukça zordur ve geellikle bir ümerik bir çözüm elde edebilmek içi bilgisayar
DetaylıOLİMPİYAT SINAVI. 9 x.sin x + 4 / x.sin x, 0 x π İfadesinin alabileceği en küçük tamsayı değeri kaçtır? A) 14 B) 13 C) 12 D) 11 E) 10
. ( ) ( ) 9 x.si x + 4 / x.si x, 0 x π İfadesii alabileceği e küçük tamsayı değeri A) 4 B) 3 C) D) E) 0. Yuvarlak bir masa etrafıda otura 5 şövalye arasıda rasgele seçile 3 taeside e az ikisii ya yaa oturma
Detaylı