SMI Algoritmasını Kullanan Adaptif Dizi İşaret İşleme Sistemlerinin İncelenmesi

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "SMI Algoritmasını Kullanan Adaptif Dizi İşaret İşleme Sistemlerinin İncelenmesi"

Transkript

1 SMI Algoritmasını Kullanan Adaptif Dizi İşaret İşleme Sistemlerinin İncelenmesi Halil İ. ŞAHİN, Haydar KAYA 2 Karadeniz Teknik Üniversitesi, İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü 2, 6080 Trabzon, TÜRKİYE e-posta: Özetçe Adaptif dizi işaret işleme (ADİİ) sistemi, kablosuz haberleşmede kullanılan ve gelecekte önemi daha da artacak en önemli teknolojilerdendir. Haberleşme sistemlerinde olduğu gibi ADİİ sisteminin tasarımında da yüksek veya en azından eşik başarıma sahip bir sistemin elde edilmesi amaçlanır. ADİİ sisteminin başarımı, kullanılan algoritma ve sistemin dizi elemanlarının güvenilirliğine de bağlıdır. Bu çalışmada, SMI algoritmasının kullanan ADİİ sisteminin başarımı, bozulmaya-toleranslı sistemler açısından incelenmiştir Giriş ADİİ sistem ve algoritmaları, hücresel haberleşme sistemlerinde sistemin kapasitesini artırmak, hat kalitesini artırmak, ilkil kurulum maliyetlerini azaltmak ve yüksek kaliteli haberleşme sağlayabilmek için sıkça kullanılmaktadır. Bir ADİİ sisteminin ağ yapısı şekil deki gibi gösterilebilir. Sisteme gelen işaretlerin geliş yönünü, istenmeyen işaretlerle karışmış istenen işareti elde etmek için pek çok ADİİ algoritmaları geliştirilmiştir [,2]. Bu algoritmalar kendi aralarında kör (blind) ve kör olmayan (non-blind) algoritmalar olmak üzere iki gruba ayrılmaktadır. Kör algoritmalar, sistemin istenen işareti geri elde etmesi için herhangi bir öğrenme işaretine gerek duymayan algoritmalardır. Kör olmayan algoritmalar ise bir öğrenme işareti kullanan algoritmalardır. En çok kullanılan kör olmayan algoritmalar, SMI (Single Matrix Inversion), LMS (Least-Mean Squares) ve RLS (Recursive Least-Squares), kör algoritmalar ise CMA (Constant Modulus Algorithm), SCORE (Spectral Self-Coherence Restoral) algoritmasıdır [-5]. ADİİ sistemlerinde kullanılan algoritmalarda dizi elemanlarının mutlak güvenilirliğe sahip olduğu durumlarda, sistem yüksek başarımda çalışmaktadır. Ancak tüm sistemlerde olduğu gibi ADİİ sistemlerinde de arızalar meydana gelebilmektedir ve bu arızalar anten sisteminin başarımını etkileyebilmektedir. Şekil deki gibi ağ diyagramı olan ADİİ sistemlerinin herhangi bir veya aynı anda birkaç dizi elemanına işaret ulaşmadığında veya anten dizilerinden biri veya bir kaçı mutlak güvenilir olmadığı durumda adaptif sistemin istenen işareti geri elde etmesi, istenen işaretin diziye geliş yönünün belirlenmesi zorlaşmaktadır. Bu çalışmada SMI algoritmasının bu açıdan başarımı gerçek haberleşme ortamı (yansıyan, girişim, gürültü vs.işaretlerini içeren) için incelenmiştir.

2 2 SMI Algoritması Kör olmayan algoritmalar istenen d(t) işareti ile dizinin çıkışındaki y(t)işareti arasındaki hatanın karesini minimize etmeye çalışır. y(k) ve d(k) ile sırasıyla y(t) ve d(t) işaretlerinin t k anındaki örneklenmiş değerleri temsil etmektedir. Bu durumda iki işaret arasındaki hata, e(k) = d(k) y(k) ile hesaplanır. A/D o Dizi İşleyici A/D Σ Hata İşareti Üretme Çıkış İşareti A/D M SMI Algoriması Şekil. Adaptif dizi işaret işleme sistemi SMI algoritması, 2 J = E d(k) y(k) () amaç fonksiyonunu minimize etmeye çalışır. Burada E[.], beklenen işlem operatörünü göstermektedir. SMI algoritmasını kullanan adaptif sistemlerdeki çıkış işaret M H * y (k) = x(k) = x (k) (2) i= i i ile hesaplanır. Burada, xi (k) - i. dizi elemanına gelen işarettir. J, amaç fonksiyonunu minimum yapan değerleri SMI = R p (3) ile hesaplanır. Burada R MxM, x(k) Mx giriş vektörünün öz-ilişki matrisi, p ise x (k) Mx ile öğrenme işareti d(k) arasındaki çapraz-ilişki vektörünü temsil etmektedir. M ise dizideki eleman sayısıdır. Şekil 2 deki gibi bir haberleşme ortamına gönderilen s(t) özgün işaret gürültülü haberleşme ortamında bozulmaktadır. Şekil 2 deki gibi yapıya sahip bir haberleşme ortamında SMI algoritmasını kullanan ADİİ sisteminin orijinal işareti geri elde etmedeki başarısı şekil 3 de gösterilmiştir. s(t) Modülatör Gürültü+ bayılma Demodülatör x(t) ADİİ y(t) Şekil 2. ADİİ sisteminin kullanıldığı bir haberleşme sistemi

3 Burada s(t)- gönderilen kaynak işareti, x(t)-adaptif dizi işaret işleme sisteminin uçlarına gelen bozulmuş işaret vektörünü ve y(t)- SMI algoritmasını kullanan ADİİ sisteminin çıkışındaki işareti temsil etmektedir. 2 0 s(k) 8 6 y(k) (3) () nt, n=0,..,n Şekil 3. ADİİ sistemdeki işaretlerin zamanla değişimi Şekil 3 de s(k)- kaynak işareti, ()- numaralı anten elemanındaki işareti- x (k), (3)- 3 numaralı anten elemanındaki işareti-x 3 (k), y(k)- (kesikli çizgili) ADİİ sisteminin çıkışındaki işareti göstermektedir. ADİİ sistemi kullanmayan tek elemanlı anten sisteminin kaynak işaretini geri elde edemediği () ve (3) nolu işaretlerden görülmektedir. SMI algoritmasına göre hesaplanan SMI katsayı vektörüyle çarpılan dizi elemanlarının toplam işareti y(k), giriş kaynak işareti x(k) ya yakın değerler aldığı şekil 2 de görülmektedir. 3 Yapılan Çalışmalar Bu çalışmada SMI algoritmasına göre adapte edilen sistemin bozulmaya ve bayılmaya karşı dayanıklılığı incelenmiştir. Bu amaçla aşağıdaki adımlar izlenmiştir: ) İncelenen sistemin dizi elemanlarının tümünün çalıştığı varsayılarak SMI algoritması ile antenin ışıma örüntüsü bulunmuştur. 2) Dizinin sıra ile herhangi bir, herhangi iki ve herhangi üç elemanının bozulması durumunda antenin ışıma örüntüsü bulunmuştur. 3) Işıma örüntüleri karşılaştırılmıştır. 4) Anten eleman sayısı artırılarak -3 arasındaki adımlar tekrar edilmiştir. 5) Çıkan ışıma örüntüleri eleman sayısına göre de karşılaştırılmıştır. Eleman sayısı M=6, elemanlar arası mesafe ise d=λ o olan şekil deki gibi bir ADİİ sistemi olsun. Bu sisteme, θ= o den ulaşan istenen işaret, ve θ=35 o ve 45 o lerden gelen iki girişim işareti dahil olsun. Ayrıca dizi girişindeki işaret/gürültü oranı SNR=0.9 db alınsın. Bu durumda sırasıyla, dizinin tüm elemanlarının çalıştığı, dizinin herhangi bir, aynı anda herhangi iki ve üç elemanının çalışmadığı, varsayılarak elde edilen ışıma örüntüleri şekil 4 de gösterilmiştir. Bu dizinin katsayı vektörü SMI algoritmasına göre hesaplanmıştır.

4 Şekil 4. SMI Algoritmasıyla hesaplanan ışıma örüntüleri (M=6 eleman için) Şekil 4a dan, adaptif dizinin bütün elemanlarının çalışması durumunda sistemin o den gelen işarete yönelebildiği ve bu işareti geri elde edebildiği görülmektedir. Şekil 4b de ise anten elemanlarından herhangi bir tanesi çalışmadığında dizinin ışıma örüntüsü görülmektedir. Burada da SMI algoritması kullanan adaptif sistem istenen işareti geri elde edebilmektedir çünkü istenen yöne yönelebilmekte ve diğer yönlerde fazla yan kulakçıklar oluşturmamaktadır. Şekil 4c ve 4d de ise istenen işareti geri elde edemediği görülmektedir çünkü bu iki örüntüde istenmeyen yan kulakçıklar oluşmakta ve sistem pek çok yönden gelen girişim işaretlerini süzememektedir. ADİİ sisteminin çalışmayan eleman sayısı arttıkça ışıma örüntüsü amaçlanandan uzaklaşmaktadır. Bu ise adaptasyonun gerçekleştirilemediğini göstermektedir. Ayrıca dizideki eleman sayısı ile ADİİ sisteminin adaptasyonunu etkileyemeyecek bozuk dizi eleman sayısı arasındaki ilişki de incelenmiştir. Benzer şekilde dizideki eleman sayısı M=8 olduğunda, dizi elemanlarından herhangi birine, ikisine ve üçüne bayılma işaretlerinin ulaştığı varsayılarak dizinin hesaplanan ışıma örüntüleri verilmiştir Şekil 5. SMI Algoritmasıyla hesaplanan ışıma örüntüleri (M=8 eleman için) ADİİ sistemindeki dizi elemanlarının sayısı M=6 olsun. Bu durumda bayılmadan veya dizi anten elemanlarının bozulmalarından dolayı dizinin elemanlarından herrhangi birinin, ikisinin veya üçünün çalışmaması durumunda adaptif sistemin istenen işareti geri elde etmesi veya istenen işaretin yönünü belirlenmesi ilişkin başarımı şekil 6 da verilmiştir.

5 Şekil 6. SMI Algoritmasıyla hesaplanan ışıma örüntüleri (M=6 eleman için) 4 Sonuç Elde edilmiş sonuçlardan SMI algoritması kullanılan ADİİ sisteminde, sistemin başarımının dizi elemanlarının güvenilirliğine de sıkça bağlı olduğu görülmektedir. Bu nedenle SMI algoritması kullanılan ADİİ sistemlerinde dizi elemanları yüksek güvenilirliğe sahip olmalıdır. ADİİ deki elemanlarını sayısı artırıldıkça, sistem bozulan eleman veya elemanlara rağmen istenen yöne yönelebilmekte ve istenen işareti geri elde edebilmektedir. Anten eleman sayısı altı olan bir dizinin iki veya daha çok eleman bozulduğunda ışıma örüntüsü istenen işarete yönelememektedir. Ancak eleman sayısı arttıkça sistem bozulmuş işaretlere rağmen istenen işaret yönünü algılayabilmekte ve işareti geri elde edebilmektedir. Kaynakça []. J.C. Liberti, T. S. Rappaport, Smart Antennas For Wireless Communations, Prentice Hall, 999 [2]. P. Petrus, Novel Adaptive Array Algorithms Impact On Cellular System Capacity, Ph.D Notes., Virginia, 997 [3]. T.D. Pham, K.G. Balmain, Multipath Performance of Adaptive Antennas ith Multiple Interferers and Correlated Fadings, IEEE Transactions On Vehicular Technology, Vol.48, No:2, March 999 [4]. M. Martone, Fast Adaptive Super-Exponential Multistage Beamforming for Cellular Base-Station Transceivers ith Antenna Arrays, IEEE Transactions on Vehicular Tech., Vol. 48, No. 4, July, 999 [5]. D.H. Johnson, D.E. Dudgeon, Array Signal Processing: Concepts and Techniques, Prentice Hall, 993

Adaptif Antenlerde Işın Demeti Oluşturma Algoritmaları

Adaptif Antenlerde Işın Demeti Oluşturma Algoritmaları Adaptif Antenlerde Işın Demeti Oluşturma Algoritmaları Giriş Şevket GÖĞÜSDERE, aydar KAYA 2, Yasin OĞUZ Karadeniz Teknik Üniversitesi, Enformatik Bölümü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü 2, 6080

Detaylı

1. GİRİŞ 2. UYARLANIR DİZİ ALGORİTMALARI

1. GİRİŞ 2. UYARLANIR DİZİ ALGORİTMALARI 1. GİRİŞ İletişim teknolojileri, özellikle de son yıllarda oldukça önem kazanan gezgin iletişim teknolojileri, gerçek zamanlı çalışan ve bu nedenle de üzerinde yürüdüğü sistemlerin performansından doğrudan

Detaylı

Hızlı Bozunum Propogasyon Ortamındaki Düzgün Dairesel Dizili Smart Antenlerin Uzay ve Zaman Korrelasyon Karakteristiği

Hızlı Bozunum Propogasyon Ortamındaki Düzgün Dairesel Dizili Smart Antenlerin Uzay ve Zaman Korrelasyon Karakteristiği Hızlı Bozunum Propogasyon Ortamındaki Düzgün Dairesel Dizili Smart Antenlerin Uzay ve Zaman Korrelasyon Karakteristiği Adnan Kavak Kocaeli Üniversitesi, Teknik Eğt.Fak. Elektronik-Bilgisayar Böl. Anıtpark

Detaylı

MIMO Radarlarda Hedef Tespiti için Parametrik Olmayan Adaptif Tekniklerin Performans Değerlendirilmesi

MIMO Radarlarda Hedef Tespiti için Parametrik Olmayan Adaptif Tekniklerin Performans Değerlendirilmesi MIMO Radarlarda Hedef Tespiti için Parametrik Olmayan Adaptif Tekniklerin Performans Değerlendirilmesi Nefiye ERKAN Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Gazi Üniversitesi Eti Mh, Yükseliş Sk, Maltepe,

Detaylı

Yayılı Spektrum Haberleşmesinde Kullanılan Farklı Yayma Dizilerinin Boğucu Sinyallerin Çıkarılması Üzerine Etkilerinin İncelenmesi

Yayılı Spektrum Haberleşmesinde Kullanılan Farklı Yayma Dizilerinin Boğucu Sinyallerin Çıkarılması Üzerine Etkilerinin İncelenmesi Yayılı Spektrum Haberleşmesinde Kullanılan Farklı Yayma Dizilerinin Boğucu Sinyallerin Çıkarılması Üzerine Etkilerinin İncelenmesi Ahmet Altun, Engin Öksüz, Büşra Ülgerli, Gökay Yücel, Ali Özen Nuh Naci

Detaylı

ÇİFT EŞİK DEĞERLİ GÖRÜNTÜ NETLEŞTİRME YÖNTEMİ

ÇİFT EŞİK DEĞERLİ GÖRÜNTÜ NETLEŞTİRME YÖNTEMİ ÇİFT EŞİK DEĞERLİ GÖRÜNTÜ NETLEŞTİRME YÖNTEMİ Ali S Awad *, Erhan A İnce* *Doğu Akdeniz Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Mağosa, KKTC İnce@eeneteeemuedutr, Asawad@emuedutr Özetçe Beyaz

Detaylı

DÜZGÜN DOĞRUSAL ANTEN DİZİLERİNDE EN BÜYÜK OLABİLİRLİK YÖNTEMİ KULLANARAK GELİŞ AÇISI BELİRLENMESİ

DÜZGÜN DOĞRUSAL ANTEN DİZİLERİNDE EN BÜYÜK OLABİLİRLİK YÖNTEMİ KULLANARAK GELİŞ AÇISI BELİRLENMESİ DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 4 Sayı: 3 sh. 37-43 Ekim 2002 DÜZGÜN DOĞRUSAL ANTEN DİZİLERİNDE EN BÜYÜK OLABİLİRLİK YÖNTEMİ KULLANARAK GELİŞ AÇISI BELİRLENMESİ (DIRECTION OF

Detaylı

: ahabes@nny.edu.tr, asuman83@gmail.com. 2006 2013 Gazi Üniversitesi Araş. Gör. 4. Eğitim Derece Alan Üniversite Yıl

: ahabes@nny.edu.tr, asuman83@gmail.com. 2006 2013 Gazi Üniversitesi Araş. Gör. 4. Eğitim Derece Alan Üniversite Yıl Özgeçmiş - CV Yrd. Doç. Dr. Asuman SAVAŞCIHABEŞ 1. Kişisel Bilgiler Adı Soyadı Unvanı Adres :Asuman SAVAŞCIHABEŞ :Yrd.Doç.Dr. :Nuh Naci Yazgan Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği

Detaylı

KABLOSUZ İLETİŞİM

KABLOSUZ İLETİŞİM KABLOSUZ İLETİŞİM 805540 DENKLEŞTİRME, ÇEŞİTLEME VE KANAL KODLAMASI İçerik 3 Denkleştirme Çeşitleme Kanal kodlaması Giriş 4 Denkleştirme Semboller arası girişim etkilerini azaltmak için Çeşitleme Sönümleme

Detaylı

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#2: ALGORİTMA ANALİZİ

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#2: ALGORİTMA ANALİZİ YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#2: ALGORİTMA ANALİZİ Algoritma Analizi Çerçevesi Algoritma Analizinde Göz Önünde Bulundurulması Gerekenler Neler? Algoritmanın Doğruluğu (Correctness) Zaman

Detaylı

Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu

Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı Mehmet Ali Çavuşlu Özet Yapay sinir ağlarının eğitiminde genellikle geriye

Detaylı

TIBBİ ENSTRUMANTASYON TASARIM VE UYGULAMALARI SAYISAL FİLTRELER

TIBBİ ENSTRUMANTASYON TASARIM VE UYGULAMALARI SAYISAL FİLTRELER TIBBİ ENSTRUMANTASYON TASARIM VE UYGULAMALARI SAYISAL FİLTRELER SUNU PLANI Analog sayısal çevirici FIR Filtreler IIR Filtreler Adaptif Filtreler Pan-Tompkins Algoritması Araş. Gör. Berat Doğan 08/04/2015

Detaylı

İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER KODLAB

İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER KODLAB İÇİNDEKİLER IX İÇİNDEKİLER 1 GİRİŞ 1 Kitabın Amacı 1 Algoritmanın Önemi 2 Bilgisayarın Doğuşu ve Kullanım Amaçları 3 Programlama Dili Nedir? 3 Entegre Geliştirme Ortamı (IDE) Nedir? 4 2 ALGORİTMA VE AKIŞ

Detaylı

RASGELE SÜREÇLER İ.Ü. ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ İLETİŞİM LABORATUVARI ARALIK, 2007

RASGELE SÜREÇLER İ.Ü. ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ İLETİŞİM LABORATUVARI ARALIK, 2007 RASGELE SÜREÇLER İ.Ü. ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ İLETİŞİM LABORATUVARI ARALIK, 007 1 Tekdüze Dağılım Bir X rasgele değişkenin, a ve b arasında tekdüze dağılımlı olabilmesi için olasılık yoğunluk

Detaylı

KABLOSUZ İLETİŞİM

KABLOSUZ İLETİŞİM KABLOSUZ İLETİŞİM 805540 HÜCRE KAVRAMI GİRİŞİM VE KAPASİTE İçerik 3 Hücre Kavramı Girişim ve Sistem Kapasitesi Eski Sistemler 4 Başlangıçta çok güçlü tek bir verici Çok geniş kapsama alanı Aynı frekansların

Detaylı

Özetçe. Abstract. 1. Giriş. 2. Adaptif Gürültü Giderme. Nalân YĐĞĐT 1 Nurhan KARABOĞA 2 Burak GÜRER 3

Özetçe. Abstract. 1. Giriş. 2. Adaptif Gürültü Giderme. Nalân YĐĞĐT 1 Nurhan KARABOĞA 2 Burak GÜRER 3 Adaptif Süzgeçlerde Farksal Gelişim Algoritması Kullanılarak Gürültü Giderme Noise Cancellation Using Differential Evolution Algorithm For Adaptive Filters Nalân YĐĞĐT 1 Nurhan KARABOĞA 2 Burak GÜRER 3

Detaylı

Algoritmalar. DERS 3 Böl ve Fethet(Divide and Conquer) İkili arama Sayı üstelleri Fibonacci sayıları Matriks çarpımı Strassen in algoritması

Algoritmalar. DERS 3 Böl ve Fethet(Divide and Conquer) İkili arama Sayı üstelleri Fibonacci sayıları Matriks çarpımı Strassen in algoritması Algoritmalar DERS 3 Böl ve Fethet(Divide and Conquer) İkili arama Sayı üstelleri Fibonacci sayıları Matriks çarpımı Strassen in algoritması September 14, 2005 Copyright 2001-5 Erik D. Demaine and Charles

Detaylı

Doğrusal Anten Dizisi Işıma Diyagramının Sentezi İçin Konveks-Genetik- Taguchi Algoritmalarına Dayalı Yeni Bir Karma Optimizasyon Yaklaşımı

Doğrusal Anten Dizisi Işıma Diyagramının Sentezi İçin Konveks-Genetik- Taguchi Algoritmalarına Dayalı Yeni Bir Karma Optimizasyon Yaklaşımı Doğrusal Anten Dizisi Işıma Diyagramının Sentezi İçin Konveks-Genetik- Taguchi Algoritmalarına Dayalı Yeni Bir Karma Optimizasyon Yaklaşımı A New Hybrid Optimization Approach based on Convex-Genetic-Taguchi

Detaylı

AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ. Anten Parametrelerinin Temelleri. Samet YALÇIN

AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ. Anten Parametrelerinin Temelleri. Samet YALÇIN AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ Anten Parametrelerinin Temelleri Samet YALÇIN Anten Parametrelerinin Temelleri GİRİŞ: Bir antenin parametrelerini tanımlayabilmek için anten parametreleri gereklidir. Anten performansından

Detaylı

ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2

ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2 ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2 SIRALAMA ALGORİTMALARI Sunu Planı Büyük O Notasyonu Kabarcık Sıralama (Bubble Sort) Hızlı Sıralama (Quick Sort) Seçimli Sıralama (Selection Sort) Eklemeli Sıralama (Insertion

Detaylı

Antenler ve Radyo Dalga Yayılımı (EE 531) Ders Detayları

Antenler ve Radyo Dalga Yayılımı (EE 531) Ders Detayları Antenler ve Radyo Dalga Yayılımı (EE 531) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Antenler ve Radyo Dalga Yayılımı EE 531 Seçmeli 3 0 0 3 7.5 Ön Koşul

Detaylı

ÜÇ BOYUTLU M-BANTLI DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE TRAFİK TIKANIKLIĞININ BELİRLENMESİ

ÜÇ BOYUTLU M-BANTLI DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE TRAFİK TIKANIKLIĞININ BELİRLENMESİ ÜÇ BOYUTLU M-BANTLI DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE TRAFİK TIKANIKLIĞININ BELİRLENMESİ 1. Giriş Tolga Kurt, Emin Anarım Boğaziçi Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği 80815,Bebek, İstanbul-Türkiye e-posta:

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Kümeleme İşlemleri Kümeleme Tanımı Kümeleme Uygulamaları Kümeleme Yöntemleri Kümeleme (Clustering) Kümeleme birbirine

Detaylı

2 ALGORİTMA VE AKIŞ DİYAGRAMLARI

2 ALGORİTMA VE AKIŞ DİYAGRAMLARI İÇİNDEKİLER IX İÇİNDEKİLER 1 GİRİŞ 1 Kitabın Amacı 1 Algoritmanın Önemi 2 Bilgisayarın Doğuşu ve Kullanım Amaçları 3 Programlama Dili Nedir? 3 Entegre Geliştirme Ortamı (IDE) Nedir? 4 2 ALGORİTMA VE AKIŞ

Detaylı

Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması

Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması 1 Giriş Binnur Kurt, H. Tahsin Demiral, Muhittin Gökmen İstanbul Teknik Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Maslak, 80626 İstanbul {kurt,demiral,gokmen}@cs.itu.edu.tr

Detaylı

Dairesel Anten Dizilerinin Genetik Algoritma ile Tasarımı. Design of Circular Array Antennas using Genetic Algorithm

Dairesel Anten Dizilerinin Genetik Algoritma ile Tasarımı. Design of Circular Array Antennas using Genetic Algorithm Dairesel Anten Dizilerinin Genetik Algoritma ile Tasarımı Design of Circular Array Antennas using Genetic Algorithm Banu ÖZEN 1, Erkan AFACAN 2 1 Orman Genel Müdürlüğü banuozen@gmail.com 2 Elektrik-Elektronik

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Yapay Sinir Ağları Biyolojik sinir sisteminden esinlenerek ortaya çıkmıştır. İnsan beyninin öğrenme, eski

Detaylı

C++ Dersi: Nesne Tabanlı Programlama 2. Baskı

C++ Dersi: Nesne Tabanlı Programlama 2. Baskı C++ Dersi: Nesne Tabanlı Programlama 2. Baskı ³ Bölüm 19: Standart Şablon Kütüphanesi (vector) İçerik 19.1 Standart Şablon Kütüphanesi (STL) 19.2 vector SınıK 19.3 vectortanımı 19.4 vector Elemanlarına

Detaylı

Askeri Hedeflerin Radar Ara Kesitlerinin (RCS) Hesaplanması ve Görünmezlik (Stealth) Tekniklerinin Geliştirilmesi

Askeri Hedeflerin Radar Ara Kesitlerinin (RCS) Hesaplanması ve Görünmezlik (Stealth) Tekniklerinin Geliştirilmesi Askeri Hedeflerin Radar Ara Kesitlerinin (RCS) Hesaplanması ve Görünmezlik (Stealth) Tekniklerinin Geliştirilmesi RCS Hesaplamaları Levent GÜREL 1 Uçak, helikopter, roket veya gemi gibi büyük geometrilerin

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Ara sınav - 25% Ödev (Haftalık) - 10% Ödev Sunumu (Haftalık) - 5% Final (Proje Sunumu) - 60% - Dönem sonuna kadar bir optimizasyon tekniğiyle uygulama geliştirilecek (Örn:

Detaylı

BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ

BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü DERS NOTU 5 KONU: Matlab de Diziler ve Matrisler İÇ İÇE FOR DÖNGÜSÜ

Detaylı

BBO Algoritmasının Optimizasyon Başarımının İncelenmesi Optimization Performance Investigation of BBO Algorithm

BBO Algoritmasının Optimizasyon Başarımının İncelenmesi Optimization Performance Investigation of BBO Algorithm BBO Algoritmasının Optimizasyon Başarımının İncelenmesi Optimization Performance Investigation of BBO Algorithm Tufan İNAÇ 1, Cihan KARAKUZU 2 1 Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı Bilecik Şeyh Edebali

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimsiz Öğrenmenin Temelleri Kümeleme Uzaklık Fonksiyonları Öklid Uzaklığı Manhattan

Detaylı

Özyineleme (Recursion)

Özyineleme (Recursion) C PROGRAMLAMA Özyineleme (Recursion) Bir fonksiyonun kendisini çağırarak çözüme gitmesine özyineleme (recursion), böyle çalışan fonksiyonlara da özyinelemeli (recursive) fonksiyonlar denilir. Özyineleme,

Detaylı

ANALOG MODÜLASYON BENZETİMİ

ANALOG MODÜLASYON BENZETİMİ ANALOG MODÜLASYON BENZETİMİ Modülasyon: Çeşitli kaynaklar tarafından üretilen temel bant sinyalleri kanalda doğrudan iletim için uygun değildir. Bu nedenle, gönderileek bilgi işareti, iletim kanalına uygun

Detaylı

Anahtar Bağımlı Bir Şifreleme Algoritması (IRON)

Anahtar Bağımlı Bir Şifreleme Algoritması (IRON) Anahtar Bağımlı Bir Şifreleme Algoritması (IRON) Dokuz Eylül Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, 35160, İzmir ndemir@demir.web.tr, dalkilic@cs.deu.edu.tr Özet: Bu makalede, Feistel yapısı kullanan

Detaylı

Olimpiyat Soruları. sonuçları tekrar fonksiyonda yerine koyup çıkan tüm sonuçları toplayan program (iterasyon sayısı girilecek)

Olimpiyat Soruları. sonuçları tekrar fonksiyonda yerine koyup çıkan tüm sonuçları toplayan program (iterasyon sayısı girilecek) HAZIRLAYAN MUSA DEMIRELLI BISHKEK KYRGYZ TURKISH BOYS HIGH SCHOOL education.online.tr.tc compsources0.tripod.com Olimpiyat Soruları 1- Bir diziyi ters çeviren algoritma ve program 2- Bir diziyi sıralayan

Detaylı

Antenler ve Radyo Dalga Yayılımı (EE 531) Ders Detayları

Antenler ve Radyo Dalga Yayılımı (EE 531) Ders Detayları Antenler ve Radyo Dalga Yayılımı (EE 531) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Antenler ve Radyo Dalga Yayılımı EE 531 Seçmeli 3 0 0 3 7.5 Ön Koşul

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Birol SOYSAL

Yrd. Doç. Dr. Birol SOYSAL Kablosuz Sayısal Haberleşmede Parametre Kestirimi Yrd. Doç. Dr. Birol SOYSAL Atatürk Üniversitesi Mühislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühisliği Bölümü Bir Sayısal Haberleşme Sisteminin Simülasyonu:

Detaylı

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR Aç Gözlü (Hırslı) Algoritmalar (Greedy ) Bozuk para verme problemi Bir kasiyer 48 kuruş para üstünü nasıl verir? 25 kuruş, 10 kuruş,

Detaylı

AYRIK FREKANSLI DİZİLERİ İÇİN HUZME YÖNLENDİRME AĞI

AYRIK FREKANSLI DİZİLERİ İÇİN HUZME YÖNLENDİRME AĞI AYRIK FREKANSLI DİZİLERİ İÇİN HUZME YÖNLENDİRME AĞI Ramazan ÇETİNER(1), Taylan EKER(1), Şimşek Demir(2) Aselsan A.Ş.(1) Radar Sistemleri Grup Başkanlığı Ankara rcetiner@aselsan.com.tr, taylane@aselsan.com.tr,

Detaylı

DPSK Sistemler için LMS Algoritma ve ML Kriteri Temelli, Gözü Kapalı Kanal Kestiriminin ve Turbo Denkleştirmenin Birlikte Yapılması

DPSK Sistemler için LMS Algoritma ve ML Kriteri Temelli, Gözü Kapalı Kanal Kestiriminin ve Turbo Denkleştirmenin Birlikte Yapılması BAÜ Fen Bil. Enst. Dergisi Cilt 12(2) 75 84 (2010) DPSK Sistemler için LMS Algoritma ve ML Kriteri Temelli, Gözü Kapalı Kanal Kestiriminin ve Turbo Denkleştirmenin Birlikte Yapılması Serkan YAKUT 1 Balıkesir

Detaylı

TEK TAŞIYICILI WİMAX (IEEE 802.16-2004) RADYODA TAŞIYICI FREKANS KAYMASINI İZLEME BAŞARIMININ DENEYSEL OLARAK İNCELENMESİ

TEK TAŞIYICILI WİMAX (IEEE 802.16-2004) RADYODA TAŞIYICI FREKANS KAYMASINI İZLEME BAŞARIMININ DENEYSEL OLARAK İNCELENMESİ Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gazi Univ. Cilt 26, No 3, 515-521, 2011 Vol 26, No 3, 515-521, 2011 TEK TAŞIYICILI WİMAX (IEEE 802.16-2004) RADYODA TAŞIYICI FREKANS KAYMASINI İZLEME BAŞARIMININ

Detaylı

Özyineleme (Recursion)

Özyineleme (Recursion) Özyineleme tanımlamaları Özyineleme çağırma Tail özyineleme Nontail özyineleme Dolaylı (Indirect) özyineleme İçiçe (Nested) özyineleme Yrd.Doç.Dr. M. Ali Akcayol Kendi kendisini doğrudan veya dolaylı olarak

Detaylı

ULUSLARARASI SCI / SCI-Expanded KAPSAMINDAKİ DERGİLERDEKİ MAKALELER. Yayın NO. Yazarlar Başlık Dergi Adı Yıl

ULUSLARARASI SCI / SCI-Expanded KAPSAMINDAKİ DERGİLERDEKİ MAKALELER. Yayın NO. Yazarlar Başlık Dergi Adı Yıl ULUSLARARASI SCI / SCI-Expanded KAPSAMINDAKİ DERGİLERDEKİ MAKALELER Yazarlar Başlık Dergi Adı Yıl Barbaros Preveze, Aysel Şafak 2 Barbaros Preveze Effects of Routing Algorithms on Novel Throughput Improvement

Detaylı

ANALOG İLETİŞİM. 3. Kanal ayrımı sağlar. Yani modülasyon sayesinde aynı iletim hattında birden çok bilgi yollama olanağı sağlar.

ANALOG İLETİŞİM. 3. Kanal ayrımı sağlar. Yani modülasyon sayesinde aynı iletim hattında birden çok bilgi yollama olanağı sağlar. ANALOG İLETİŞİM Modülasyon: Çeşitli kaynaklar tarafından üretilen temel bant sinyalleri kanalda doğrudan iletim için uygun değildir. Bu nedenle, gönderileek bilgi işareti, iletim kanalına uygun bir biçime

Detaylı

Algoritmalar. Heap Sort. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1

Algoritmalar. Heap Sort. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Algoritmalar Heap Sort Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Heap Sort Heap Sort algoritması Merge Sort ve Insertion Sort algoritmalarının iyi özelliklerini bir arada toplar. Algoritma Insertion Sort gibi

Detaylı

Kalman Filtresinin Radar Hedef İzlemedeki Performans Analizi. The Performance Analysis of Kalman Filter on Radar Target Tracking

Kalman Filtresinin Radar Hedef İzlemedeki Performans Analizi. The Performance Analysis of Kalman Filter on Radar Target Tracking F. Ü. Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 16(4), 679-686, 2004 Kalman Filtresinin Radar Hedef İzlemedeki Performans Analizi Engin AVCI, İbrahim TÜRKOĞLU ve Mustafa POYRAZ * Fırat Üniversitesi Teknik

Detaylı

Rastgele Süreçler. Rastgele süreç konsepti (Ensemble) Örnek Fonksiyonlar. deney. Zaman (sürekli veya kesikli) Ensemble.

Rastgele Süreçler. Rastgele süreç konsepti (Ensemble) Örnek Fonksiyonlar. deney. Zaman (sürekli veya kesikli) Ensemble. 1 Rastgele Süreçler Olasılık taması Rastgele Deney Çıktı Örnek Uzay, S (s) Zamanın Fonksiy onu (t, s) Olayları Tanımla Rastgele süreç konsepti (Ensemble) deney (t,s 1 ) 1 t Örnek Fonksiyonlar (t,s ) t

Detaylı

Ayrık Fourier Dönüşümü

Ayrık Fourier Dönüşümü Ayrık Fourier Dönüşümü Tanım: 0 n N 1 aralığında tanımlı N uzunluklu bir dizi x[n] nin AYRIK FOURIER DÖNÜŞÜMÜ (DFT), ayrık zaman Fourier dönüşümü (DTFT) X(e jω ) nın0 ω < 2π aralığında ω k = 2πk/N, k =

Detaylı

TURBO KODLANMIŞ İŞARETLERDE SEYİRME ETKİSİNİ AZALTAN YAKLAŞIMLAR (*)

TURBO KODLANMIŞ İŞARETLERDE SEYİRME ETKİSİNİ AZALTAN YAKLAŞIMLAR (*) TURBO KODLANMIŞ İŞARETLERDE SEYİRME ETKİSİNİ AZALTAN YAKLAŞIMLAR (*) Osman Nuri Uçan İstanbul Üniversitesi, Elektronik Mühendisliği Bölümü Özet: Turbo kodlama, 1993 yıllarının başlarında önerilen ve hata

Detaylı

SEZGİSEL ALGORİTMA KULLANILARAK RÜZGÂR ÇİFTLİKLERİNİN GÜÇ SİSTEMİNE ETKİSİNİN İNCELENMESİ. Öğr. Gör. Mehmet Fatih Tefek Doç. Dr.

SEZGİSEL ALGORİTMA KULLANILARAK RÜZGÂR ÇİFTLİKLERİNİN GÜÇ SİSTEMİNE ETKİSİNİN İNCELENMESİ. Öğr. Gör. Mehmet Fatih Tefek Doç. Dr. SEZGİSEL ALGORİTMA KULLANILARAK RÜZGÂR ÇİFTLİKLERİNİN GÜÇ SİSTEMİNE ETKİSİNİN İNCELENMESİ Öğr. Gör. Mehmet Fatih Tefek Doç. Dr. Harun Uğuz * Rüzgâr kaynaklı enerji üretimi, yenilenebilir enerji kaynakları

Detaylı

ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA I

ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA I ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA I YZM 1101 Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi Genel Bakış 2 Diziler Dizi Nedir? Dizilerin Bildirimi Dizilere Başlangıç Değeri Verme Dizilerde Arama

Detaylı

OFDM Sisteminin AWGN Kanallardaki Performansının İncelenmesi

OFDM Sisteminin AWGN Kanallardaki Performansının İncelenmesi Akademik Bilişim 09 - XI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 11-13 Şubat 2009 Harran Üniversitesi, Şanlıurfa OFDM Sisteminin AWGN Kanallardaki Performansının İncelenmesi Karadeniz Teknik Üniversitesi,

Detaylı

Doç.Dr. M. Mengüç Öner Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü oner@isikun.edu.tr

Doç.Dr. M. Mengüç Öner Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü oner@isikun.edu.tr Doç.Dr. M. Mengüç Öner Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Bölümü oner@isikun.edu.tr 1. Adı Soyadı : Mustafa Mengüç ÖNER 2. Doğum Tarihi : 01.02.1977 3. Unvanı : Doçent Dr. 4. Öğrenim Durumu : ÖĞRENİM

Detaylı

Uyarlanır Sistemler and Sinyal İşleme (EE 424) Ders Detayları

Uyarlanır Sistemler and Sinyal İşleme (EE 424) Ders Detayları Uyarlanır Sistemler and Sinyal İşleme (EE 424) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Uyarlanır Sistemler and Sinyal İşleme EE 424 Her İkisi 3 0

Detaylı

ADPCM Tabanlı Ses Steganografi Uygulaması The Application of Sound Steganography Based on ADPCM

ADPCM Tabanlı Ses Steganografi Uygulaması The Application of Sound Steganography Based on ADPCM 1. Giriş ADPCM Tabanlı Ses Steganografi Uygulaması The Application of Sound Steganography Based on ADPCM * 1 Ahmet Karaca, 1 Özdemir Çetin ve 1 Halil İbrahim Eskikurt * 1 Teknoloji Fakültesi, Elektrik-Elektronik

Detaylı

FFT Tabanlı OFDM ile DWT Tabanlı OFDM Sistemlerinin Karşılaştırmalı Başarım Analizi

FFT Tabanlı OFDM ile DWT Tabanlı OFDM Sistemlerinin Karşılaştırmalı Başarım Analizi Tabanlı ile Tabanlı Sistemlerinin Karşılaştırmalı Başarım Analizi Engin Öksüz, Ahmet Altun, Büşra Ülgerli, Gökay Yücel, Ali Özen Nuh Naci Yazgan Üniversitesi HARGEM Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü

Detaylı

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#3: ALGORİTMA ANALİZİ#2

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#3: ALGORİTMA ANALİZİ#2 YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#3: ALGORİTMA ANALİZİ#2 Özyineli Olmayan (Nonrecursive) Algoritmaların Matematiksel Analizi En büyük elemanı bulma problemi En Büyük Elemanı Bulma Problemi Girdi

Detaylı

Bölüm 14 FSK Demodülatörleri

Bölüm 14 FSK Demodülatörleri Bölüm 14 FSK Demodülatörleri 14.1 AMAÇ 1. Faz kilitlemeli çevrim(pll) kullanarak frekans kaydırmalı anahtarlama detektörünün gerçekleştirilmesi.. OP AMP kullanarak bir gerilim karşılaştırıcının nasıl tasarlanacağının

Detaylı

Ölçeklenebilir Mimarili Fazlı Dizi Antenlerde Huzme Oluşturma Yöntemi

Ölçeklenebilir Mimarili Fazlı Dizi Antenlerde Huzme Oluşturma Yöntemi Ölçeklenebilir Mimarili Fazlı Dizi Antenlerde Huzme Oluşturma Yöntemi Doğanay Doğan, Gökhan Gültepe ASELSAN A.Ş. Ankara doganay@aselsan.com.tr, ggultepe@aselsan.com.tr Özet: Günümüz fazlı dizi antenleri,

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma

Detaylı

KABLOSUZ İLETİŞİM

KABLOSUZ İLETİŞİM KABLOSUZ İLETİŞİM 805540 MODÜLASYON TEKNİKLERİ FREKANS MODÜLASYONU İçerik 3 Açı modülasyonu Frekans Modülasyonu Faz Modülasyonu Frekans Modülasyonu Açı Modülasyonu 4 Açı modülasyonu Frekans Modülasyonu

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimli Öğrenmenin Temelleri Karar Ağaçları Entropi ID3 Algoritması C4.5 Algoritması Twoing

Detaylı

KALMAN FİLTRESİ TABANLI YİNELENEN EN KÜÇÜK KARELER METODUYLA ELEKTRİKSEL GERİLİM İŞARETİNİN İZLENMESİ

KALMAN FİLTRESİ TABANLI YİNELENEN EN KÜÇÜK KARELER METODUYLA ELEKTRİKSEL GERİLİM İŞARETİNİN İZLENMESİ KALMAN FİLRESİ ABANLI YİNELENEN EN KÜÇÜK KARELER MEODUYLA ELEKRİKSEL GERİLİM İŞAREİNİN İZLENMESİ H. Hüseyin SAYAN 1, İlhan KOŞALAY, Mesut KAHRAMAN 3 1 Gazi Üniversitesi, eknik Eğitim Fakültesi, Elektrik

Detaylı

MAK1010 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BİLGİSAYAR UYGULAMALARI

MAK1010 MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BİLGİSAYAR UYGULAMALARI .. MAK MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BİLGİSAYAR UYGULAMALARI Polinom MATLAB p=[8 ] d=[ - ] h=[ -] c=[ - ] POLİNOMUN DEĞERİ >> polyval(p, >> fx=[ -..9 -. -.9.88]; >> polyval(fx,9) ans =. >> x=-.:.:.; >> y=polyval(fx,;

Detaylı

Bant Sınırlı TBGG Kanallarda Sayısal İletim

Bant Sınırlı TBGG Kanallarda Sayısal İletim Bant Sınırlı TBGG Kanallarda Sayısal İletim Bu bölümde, bant sınırlı doğrusal süzgeç olarak modellenen bir kanal üzerinde sayısal iletimi inceleyeceğiz. Bant sınırlı kanallar pratikte çok kez karşımıza

Detaylı

Şartlı Olasılık. Pr[A A ] Pr A A Pr[A ] Bir olayın (A 1 ) olma olsılığı, başka bir olayın (A 2 ) gerçekleştiğinin bilinmesine bağlıysa;

Şartlı Olasılık. Pr[A A ] Pr A A Pr[A ] Bir olayın (A 1 ) olma olsılığı, başka bir olayın (A 2 ) gerçekleştiğinin bilinmesine bağlıysa; Şartlı Olasılık Bir olayın (A ) olma olsılığı, başka bir olayın (A 2 ) gerçekleştiğinin bilinmesine bağlıysa; Pr[A A 2 Pr A A Pr A A = Pr[A A 2 2 2 Pr[A Pr[A 2 2 A A 2 S Pr[A A 2 A 2 verildiğinde (gerçekleştiğinde)

Detaylı

Aşağı Link MC-CDMA Sistemlerinde Kullanılan PIC Alıcının EM-MAP Tabanlı Olarak İlklendirilmesi

Aşağı Link MC-CDMA Sistemlerinde Kullanılan PIC Alıcının EM-MAP Tabanlı Olarak İlklendirilmesi IEEE 15. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı - 2007 Aşağı Link MC-CDMA Sistemlerinde Kullanılan PIC Alıcının EM-MAP Tabanlı Olarak İlklendirilmesi Hakan Doğan 1,Erdal Panayırcı 2, Hakan Ali

Detaylı

BELĐRLĐ BĐR SIKMA KUVVETĐ ETKĐSĐNDE BĐSĐKLET FREN KOLU KUVVET ANALĐZĐNĐN YAPILMASI

BELĐRLĐ BĐR SIKMA KUVVETĐ ETKĐSĐNDE BĐSĐKLET FREN KOLU KUVVET ANALĐZĐNĐN YAPILMASI tasarım BELĐRLĐ BĐR SIKMA KUVVETĐ ETKĐSĐNDE BĐSĐKLET FREN KOLU KUVVET ANALĐZĐNĐN YAPILMASI Nihat GEMALMAYAN, Hüseyin ĐNCEÇAM Gazi Üniversitesi, Makina Mühendisliği Bölümü GĐRĐŞ Đlk bisikletlerde fren sistemi

Detaylı

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRETİM YILI EĞİTİM PLANI

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRETİM YILI EĞİTİM PLANI ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 1-1 ÖĞRETİM YILI EĞİTİM PLANI 1. YARIYIL MAT11 GENEL MATEMATİK I 6 6 FİZ11 FİZİK I 1 6 6 KİM11 KİMYA 1 5 5 EM11 BİLGİSAYAR

Detaylı

D İ Z İ L E R A R R A Y S

D İ Z İ L E R A R R A Y S D İ Z İ L E R A R R A Y S 1 Örneğin 120 adet öğrencinin adını klavyeden girip, daha sonra bunları ekrandan yazdıralım. Bunun için, her öğrenci için ayrı bir değişken tanımlanmalıdır. String ad1; String

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ YAPAY SİNİR AĞLARI Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ İÇERİK Sinir Hücreleri Yapay Sinir Ağları Yapısı Elemanları Çalışması Modelleri Yapılarına Göre Öğrenme Algoritmalarına Göre Avantaj ve

Detaylı

Tez Danışmanı : Yrd. Doç. Dr. Ender Mete EKŞİOĞLU (İTÜ) Diğer Jüri Üyeleri : Yrd. Doç. Dr. İlker BAYRAM (İTÜ) Yrd. Doç. Dr. Mustafa KAMAŞAK (İTÜ)

Tez Danışmanı : Yrd. Doç. Dr. Ender Mete EKŞİOĞLU (İTÜ) Diğer Jüri Üyeleri : Yrd. Doç. Dr. İlker BAYRAM (İTÜ) Yrd. Doç. Dr. Mustafa KAMAŞAK (İTÜ) İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ İŞARETLERİN SEYREK GÖSTERİLİMİ İÇİN SÖZLÜK TASARIMI YÜKSEK LİSANS TEZİ Emrah YAVUZ (504081311) Tezin Enstitüye Verildiği Tarih : 5 Mayıs 2011 Tezin

Detaylı

Regresyon Analizi Kullanılarak Kısa Dönem Yük Tahmini. Short-Term Load Forecasting using Regression Analysis

Regresyon Analizi Kullanılarak Kısa Dönem Yük Tahmini. Short-Term Load Forecasting using Regression Analysis ELECO '0 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 9 Kasım - 0 Aralık 0, Bursa Regresyon Analizi Kullanılarak Kısa Dönem Yük i Short-Term Load Forecasting using Regression Analysis Hüseyin

Detaylı

TELSİZ SİSTEMLER İÇİN AKILLI ANTENLER VE YAYILIM

TELSİZ SİSTEMLER İÇİN AKILLI ANTENLER VE YAYILIM DERS BİLGİLERİ Ders TELSİZ SİSTEMLER İÇİN AKILLI ANTENLER VE YAYILIM Kodu Yarıyıl D+U+L Saat Kredi AKTS EE523 Bahar 3+0+0 3 7 Ön Koşul Dersleri EE323 Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Dersin Koordinatörü

Detaylı

Eleco 2014 Elektrik Elektronik Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, 27 29 Kasım 2014, Bursa

Eleco 2014 Elektrik Elektronik Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, 27 29 Kasım 2014, Bursa Fotovoltaik Sistemlerde Değiştir Gözle ve Artan İletkenlik Algoritmalarının Karşılaştırılması Comparison of P&O and Incremental Conductance Algorithms for Photovoltaic Systems Yunus Emre KESKİN 1, Mustafa

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. Kablosuz Haberleşme Sezim ve Kestirim Bilişim Kuramı İstatistiksel İşaret İşleme Uyarlanır İşaret İşleme Bilişsel Radyo

ÖZGEÇMİŞ. Kablosuz Haberleşme Sezim ve Kestirim Bilişim Kuramı İstatistiksel İşaret İşleme Uyarlanır İşaret İşleme Bilişsel Radyo 1. Adı Soyadı : Ali ÖZEN ÖZGEÇMİŞ İletişim Bilgileri Adres Telefon Mail : Nuh Naci Yazgan Üniversitesi Yerleşkesi Mühendislik Fakültesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Kuzey Çevre Yolu Kocasinan

Detaylı

Güz Yarıyılı Balıkesir Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü EMM4129 ÇİZELGELEME

Güz Yarıyılı Balıkesir Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü EMM4129 ÇİZELGELEME 2017-2018 Güz Yarıyılı Balıkesir Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü EMM4129 ÇİZELGELEME (WSPT, Öncelik Kısıtları, Lawler Algoritması, Johnson Algoritması) Yrd. Doç. Dr. İbrahim KÜÇÜKKOÇ Web: http://ikucukkoc.baun.edu.tr

Detaylı

Mobil ve Kablosuz Ağlar (Mobile and Wireless Networks)

Mobil ve Kablosuz Ağlar (Mobile and Wireless Networks) Mobil ve Kablosuz Ağlar (Mobile and Wireless Networks) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Ders konuları 2 1 Kodlama ve modülasyon yöntemleri İletim ortamının özelliğine

Detaylı

7. Ders Genel Lineer Modeller Singüler Modeller, Yanlış veya Bilinmeyen Kovaryanslar, Đlişkili Hatalar

7. Ders Genel Lineer Modeller Singüler Modeller, Yanlış veya Bilinmeyen Kovaryanslar, Đlişkili Hatalar 7. Ders Genel Lineer Modeller Singüler Modeller, Yanlış veya Bilinmeyen Kovaryanslar, Đlişkili Hatalar Y = X β + ε Lineer Modeli pekçok özel hallere sahiptir. Bunlar, ε nun dağılımına, Cov( ε ) kovaryans

Detaylı

DENGELEME HESABI-I DERS NOTLARI

DENGELEME HESABI-I DERS NOTLARI DENGELEME HESABI-I DERS NOTLARI Ağırlık ve Ters Ağırlık (Kofaktör) Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA Yrd. Doç. Dr. Emine TANIR KAYIKÇI Karadeniz Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü Trabzon, 016 AĞIRLIK

Detaylı

Akıllı Şebekeler Kontrol Merkezi Uygulamaları

Akıllı Şebekeler Kontrol Merkezi Uygulamaları Akıllı Şebekeler Kontrol Merkezi Uygulamaları SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) Ayşe Akkaya 25.03.2015 ayse.akkaya@siemens.com Ajanda AKILLI ŞEBEKE NEDİR? TÜRKİYE DE ELEKTRİK DAĞITIM SİSTEMLERİNİN

Detaylı

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Hüseyin Taştan Mart 00 Klasik Regresyon Modeli k açıklayıcı değişkenden oluşan regresyon modelini her gözlem i için aşağıdaki gibi yazabiliriz: y i β + β x i + β

Detaylı

Çok katmanlı ileri sürümlü YSA da standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması. (Eğitim/Hata geri yayılım)

Çok katmanlı ileri sürümlü YSA da standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması. (Eğitim/Hata geri yayılım) Çok katmanlı ileri sürümlü YSA da standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması (Eğitim/Hata geri yayılım) Özetçe Bu çalışmada çok katmanlı ve ileri sürümlü bir YSA

Detaylı

BMÜ-101 ALGORİTMA VE PROGRAMLAMAYA GİRİŞ LABORATUARI

BMÜ-101 ALGORİTMA VE PROGRAMLAMAYA GİRİŞ LABORATUARI BİR BOYUTLU DİZİLER Amaçlar: 1. 1 BOYUTLU DİZİLERİ TANIMLAMAK 2. 1 BOYUTLU DİZİ UYGULAMALARI YAPMAK Örnek 5-1 Aşağıdaki program öğrenci notlarını bularak en iyi notu hesaplar. Harf notu şu şekilde hesaplanır:

Detaylı

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN

Detaylı

BÖLÜM 1 TEMEL KAVRAMLAR

BÖLÜM 1 TEMEL KAVRAMLAR BÖLÜM 1 TEMEL KAVRAMLAR Bölümün Amacı Öğrenci, Analog haberleşmeye kıyasla sayısal iletişimin temel ilkelerini ve sayısal haberleşmede geçen temel kavramları öğrenecek ve örnekleme teoremini anlayabilecektir.

Detaylı

KOÇAN TABANLI UYARLANABILIR KANAL DENKLEŞTIRME

KOÇAN TABANLI UYARLANABILIR KANAL DENKLEŞTIRME İSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ DERGİSİ (İAÜD) Yıl 3, Sayı 12, Sayfa (115-129) KOÇAN TABANLI UYARLANABILIR KANAL DENKLEŞTIRME Noor J. Ahmed, Osman Nuri Uçan Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü, İstanbul

Detaylı

KARINCA KOLONİ ALGORİTMASI BMÜ-579 Meta Sezgisel Yöntemler. Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN Fırat Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

KARINCA KOLONİ ALGORİTMASI BMÜ-579 Meta Sezgisel Yöntemler. Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN Fırat Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü KARINCA KOLONİ ALGORİTMASI BMÜ-579 Meta Sezgisel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN Fırat Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karınca Koloni Algoritması Bilim adamları, böcek davranışlarını inceleyerek

Detaylı

KOD BÖLMELİ ÇOKLU ERİŞİM SİSTEMİNDE ÇOK KULLANICILI SEZME İŞLEMİNİN YAPAY SİNİR AĞI İLE GERÇEKLEŞTİRİLMESİ

KOD BÖLMELİ ÇOKLU ERİŞİM SİSTEMİNDE ÇOK KULLANICILI SEZME İŞLEMİNİN YAPAY SİNİR AĞI İLE GERÇEKLEŞTİRİLMESİ KOD BÖLMELİ ÇOKLU ERİŞİM SİSTEMİDE ÇOK KULLAICILI SEZME İŞLEMİİ YAPAY SİİR AĞI İLE GERÇEKLEŞTİRİLMESİ Yalçın IŞIK ecmi TAŞPIAR 2 Erciyes Üniversitesi, Kayseri Meslek Yüksek Okulu, 38039 KAYSERİ TL:0-352-437490/40726

Detaylı

ALGORİTMA ANALİZİ. Cumhuriyet Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

ALGORİTMA ANALİZİ. Cumhuriyet Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ALGORİTMA ANALİZİ Cumhuriyet Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2 Temel Kavramlar Algoritma: Bir problemin çözümünü belirli bir zamanda çözmek için sonlu sayıdaki adım-adım birbirini takip eden

Detaylı

Biyomedikal Resimlerdeki Rastgele Değerli Darbe Gürültüsünün Çift Gürültü Kontrollü Hızlı Adaptif Medyan Filtre ile Azaltılması

Biyomedikal Resimlerdeki Rastgele Değerli Darbe Gürültüsünün Çift Gürültü Kontrollü Hızlı Adaptif Medyan Filtre ile Azaltılması URSI-TÜRKİYE 214 VII. Bilimsel Kongresi, 28-3 Ağustos 214, ELAZIĞ Biyomedikal Resimlerdeki Rastgele Değerli Darbe Gürültüsünün Çift Gürültü Kontrollü Hızlı Adaptif Medyan Filtre ile Azaltılması Cafer Budak

Detaylı

HOŞGELDİNİZ Mustafa ERGÜN Şevket ATEŞ

HOŞGELDİNİZ Mustafa ERGÜN Şevket ATEŞ HOŞGELDİNİZ Mustafa ERGÜN Şevket ATEŞ Karadeniz Teknik Üniversitesi HOŞGELDİNİZ KÖPRÜLERİN DİNAMİK ANALİZLERİNDE ÖLÇEKLENDİRİLMİŞ DEPREM KAYITLARININ KULLANIMI Konu Başlıkları Yapıların Dinamik Analizlerinde

Detaylı

SMART ANTENNAS FOR WIRELESS COMMUNICATION SYSTEMS

SMART ANTENNAS FOR WIRELESS COMMUNICATION SYSTEMS G.Ü. Fen Bilimleri Dergisi 17(3):133-144 (2004) ISSN 1303-9709 G.U. Journal of Science 17(3):133-144 (2004) SMART ANTENNAS FOR WIRELESS COMMUNICATION SYSTEMS Mustafa KARAKOÇ * Kocaeli Üniversitesi Teknik

Detaylı

KABLOSUZ MESH AĞLAR, YÖNLENDİRME METRİKLERİ VE PROTOKOLLERİ

KABLOSUZ MESH AĞLAR, YÖNLENDİRME METRİKLERİ VE PROTOKOLLERİ KABLOSUZ MESH AĞLAR, YÖNLENDİRME METRİKLERİ VE PROTOKOLLERİ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü İstanbul Üniversitesi ŞAFAK DURUKAN ODABAŞI İstanbul Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Avcılar Kampüsü, 34320

Detaylı

EEM HABERLEŞME TEORİSİ NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

EEM HABERLEŞME TEORİSİ NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EEM3006 - HABERLEŞME TEORİSİ NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EEM3006 - HABERLEŞME TEORİSİ Dersin Öğretim Elemanı: Yrd. Doç. Dr. Yasin KABALCI Ders Görüşme

Detaylı

Otomatik overclock yapma, fansız soğutma, kolay erişim noktası ve ağ bağlantı monitorleme için gelişmiş özellikler ASUS Intelligence'da buluştu

Otomatik overclock yapma, fansız soğutma, kolay erişim noktası ve ağ bağlantı monitorleme için gelişmiş özellikler ASUS Intelligence'da buluştu AI Proactive Nedir? ASUS AI Proactive Otomatik overclock yapma, fansız soğutma, kolay erişim noktası ve ağ bağlantı monitorleme için gelişmiş özellikler ASUS Intelligence'da buluştu Stack Cool - Daha serin

Detaylı

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#1: ALGORİTMA KAVRAMI

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#1: ALGORİTMA KAVRAMI YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#1: ALGORİTMA KAVRAMI Algoritma Nedir? Algoritma Bir problemin çözümü için geliştirilmiş özel metot Girdileri çıktılara dönüştüren sıralı hesaplama adımları Tanımlanmış

Detaylı

görüntü işleme, pattern tanıma yapay zeka

görüntü işleme, pattern tanıma yapay zeka KARAKTER TANIMA Çeşitli kaynaklardan bilgisayar ortamına aktarılmış karakterleri tanıma işi görüntü işleme, pattern tanıma ve yapay zeka alanlarında oldukça ilgi çekmiştir. Ancak bu alanda uygulanan klasik

Detaylı