(b) ATILIM Üniversitesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Böl.

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "(b) ATILIM Üniversitesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Böl."

Transkript

1 ED Sistemleri için Etin Darbe Ayrıştırma ve Tehdit Kimlilendirme Algoritması Geliştirilmesi Development of Effective Pulse Deinterleaving and Threat Identification Algorithm for ESM Systems Ortaovalı H. (a), Çelebi M.B. (a), Aar B. (a), Uyar E. (a), Kartal Y. (a), Kara A. (a), (b), Yüreten Ö. (a), Tümay A. (a), Dinçer K. (a) (a) Ulusal Eletroni ve Kriptoloji Araştırma Enstitüsü - G Birimi, TÜBİTAK {huseyin.ortaovali, bahadir.celebi, ber.aar, eran.uyar, yusuf.artal, ozgur.yureten, ahmet.tumay, (b) ATILIM Üniversitesi, Eletri ve Eletroni Mühendisliği Böl. ÖZET Bu çalışmada, Eletroni Harbin önemli bir unsuru olan Eletroni Deste (ED) sistemlerine yöneli olara geliştirilen bir darbe ayrıştırma ve tehdit imlilendirme algoritması sunulmatadır. Ayrıca darbe ayrıştırma sürecinde ullanılan parametreler ile ilgili metriler ısaca tartışılmata, imlilendirme amacıyla ullanılan iincil parametrelerden DTA nın (darbe terarlama aralığı) hesaplanmasına yöneli yöntemler irdelenmetedir. Algoritmanın her aşaması için benzetim sonuçları sunulmatadır. ABSTRACT In this paper, an algorithm developed for pulse deinterleaving and threat identification for Electronic Support Measures (ESM), which is one of the important components of Electronic Warfare (EW), is presented. Moreover, important parameters and metrics that are used in pulse deinterleaving and threat identification are discussed briefly, and methods for calculating PRI (Pulse Repetition Interval) are examined. In each section, simulation results of the algorithm are presented. 1. GİRİŞ Yoğun eletromanyeti emisyon şartlarında, tehdit (emiter) imlilendirme, Eletroni Harbin (EH) bir unsuru olara, Eletroni Deste Tedbirlerinin (EDT) temel fonsiyonlarından birisidir [1-3]. Farlı teni özelliler ve operasyonel şartlarda, tehditlerin (emiter) yoğun olara bulunduğu sıca temaslarda ve tatbiatlarda, birim zamanda yüse mitarda darbe sayısının işlenere tehdit imlilendirme (tanımlama) ve izlenmesi için etin ve hızlı algoritmalara ihtiyaç duyulmatadır. Kimlilendirme ve izleme işlemi ED sisteminin, alıcı birimindei donanımsal yetenelere de bağlıdır. Anca donanımsal yeteneleri bilinen herhangi bir ED sistemi için, geliştirilece hızlı ve etin bir imlilendirme ve izleme algoritması, sistemin hatalı ve/veya esi imlilendirme risini düşürecetir. Ayrıca böyle bir tanımlama algoritması ile mevcut ED sistemi tehdit imlilendirme ütüphanesinde bulunan tehdit bilgilerine yöneli sınırlamalarda esneli sağlayabilir.

2 Kimlilendirme işleminde il aşama darbelerin ümelendirilmesidir [4-8]. Kümeleme sürecinde, Darbe Tanımlayıcı Kelimeler (DTK) yardımıyla sağlanan darbe parametreleri ullanılır. Bunlardan bazıları, darbe Taşıyıcı Freansı (TF), Darbe Süresi (DS) ve Geliş Açısı (GA) ile Geliş Zamanı (GZ) gibi parametrelerdir. Kümeleme sonucunda arışı darbe dizileri ayrıştırılmış ve muhtemel tehditlere yöneli ümeler elde edilmiş olur. Doğal olara ED sisteminin ve imlilendirme sürecinin hassasiyeti bu parametrelerin ölçüm hassasiyetine bağlıdır. Her bir üme muhtemel bir emisyon aynağını (emiter veya tehdit) temsil eder. Kümelerin oluşturulması ve güncellenmesi ile ümeler arası ilişilerin gelen darbelere göre şeillendirilmesi (bölme, birleştirme) gereir [7-10]. Bu şeilde ümeler ile temsil ettiği tehditler arasındai il ilişinin doğru bir şeilde urulması gereir. İdeal olara her bir alınan darbenin oluşturulan herhangi bir ümeye ait olması ve süreç sonucunda sahipsiz darbenin almaması gereir. Bir sonrai aşama, her biri muhtemel bir tehdidi temsil eden ümelerde, ilgili tehdide yöneli darbe terarlama aralığı (DTA), tarama tipi, tarama periyodu gibi iincil parametrelerin hesaplanmasıdır. İincil parametreler içerisinde en riti olanı DTA dır [8,9,11]. Darbe ayrıştırma süreci sonucunda, ilgili üme için TF, DS, DTA gibi parametreler ullanılara ilgili veritabanı sorgulamasıyla muhtemel tehdit imlilendirilmesi yapılır. İlgili parametreler yeterince hassas ölçülmüş ve doğru hesaplanmışsa, tehdit veritabanı da yeterince apsamlı ise, her bir üme için belirsizli olmadan bir tehdit elde edilebilir. Tehdit imlilendirme (tanımlama) süreci tamamlandıtan sonra ilgili tehdidin izlemeye alınması aşaması başlatılır. Bu süreç temelde, ümeleme sürecinin sonlandırılması ile filtreleme sürecine hazırlı aşamasıdır. Anca gürültü, birincil parametrelere ilişin ölçüm hatası, ayıp darbeler, ortamın ürettiği belirsizliler (yansımalar vs.) gibi birço sebeple hem izleme hem de imlilendirme aşamalarında ciddi problemler ortaya çıabilmetedir. Bu çalışmada, ümeleme teniğine dayalı darbe ayrıştırma yöntemleri gözden geçirilmiş, önerilen algoritmalar ullanılara Matlab ortamında etin bir darbe ayrıştırma algoritması geliştirilmiştir. Darbe ayrıştırma sonucunda, muhtemel tehditlere yöneli iincil parametrelerden bazılarını hesaplamaya yöneli gerçelenen algoritmalar anlatılmata ve hesaplama yöntemleri tartışılmata, hızlı ve etin bir tehdit imlilendirme ve izleme süreci tasarımına yöneli yöntem ve parametreler tartışılmatadır. Sürece yöneli her aşamada, geliştirilen algoritmanın benzetim sonuçları sunulmatadır.. ED Sistemi Tehdit Kimlilendirme ve İzleme Temelde bir ED sistemi tehdit imlilendirme süreci Şeil 1 dei işlemleri içermetedir. Süreç genel şeliyle, armaşı darbe serisinden muhtemel tehditleri temsil edebilece darbe dizilerinin çıarılması (darbe ayrıştırma), darbe dizilerinden tehditlere ait iincil parametrelerin belirlenmesi, ilgili veritabanı ile arşılaştırma yapılması sonucu imlilendirme ve ardından imlilendirilen tehditlerin izlenmesi aşamalarından oluşmatadır. İzlemeye alınan tehditlere ait darbelerin bir filtreleme ile il aşamadai arışı darbe

3 serisinden çıarılması ve alan darbelerin terar ayrıştırma sürecine dahil edilmesi ile sistemin daha etin ve hızlı çalışması sağlanabilir. Karmaşı Darbe Serisi Filtreleme Darbe Ayrıştırma Veritabanı Dizi İşleme ve Kimlilendirme İzleme Şeil 1. ED sistemi tehdit imlilendirme ve izleme süreci.1. Darbe Ayrıştırma Karmaşı darbe serisi içerisinden, parametreleri birbiri ile benzerli gösteren darbelerin gruplandırılara (ümeleme), muhtemel tehditlere ait olanlarının çıarılması işlemidir. Bu aşamada, darbelere ilişin parametrelerin sayısı ve ölçüm hassasiyeti ço büyü önem taşır. Temelde DTK içerisinde sayısal olara sunulan TF, GA, DS ve GZ gibi parametreler bu süreçte etin bir şeilde ullanılır. Açı literatürde ilgili parametrelerden bir veya bir açını ullanan farlı darbe ayrıştırma yöntemleri önerilmetedir [4-10]. Geliş zamanına (GZ) dayanan histogram tenileri (te parametreli ayrıştırma) genel olara birço darbeyi ullanara te parametre ile ayrıştırmayı hedeflemetedir. Esi sistemlerde darbeye ilişin parametreler sınırlı sayıda olduğu için bu yöntem te başına olduça etin olara ullanılıyordu. Anca gelişmiş ED sistemlerinde darbeye ilişin ölçülebilen parametre sayısı artmıştır. GZ tenilerinde ayrıştırma için riti parametre DTA dır. Her bir tehdit farlı bir DTA ya sahip olduğu için veya DTA dai değişimler tehdide özgü olduğu için, en doğru DTA nın tespit edilmesi tehdit imlilendirme için ciddi bir aşama olara görülmetedir. Modern ED sistemlerinde DTA dışındai iincil parametreler de ayrıştırma ve imlilendirme için ullanılmatadır. Bu amaçla sılıla tercih edilen parametreler DS, DG, TF ve GA olabilir. Darbe süresi esi ED sistemlerinde genellile ölçülemiyordu. DG genellile operasyonel ortama bağlı olara hızlı değişebilen bir parametre olara bilinir. Anca bir tehdit tarafından birim zamanda üretilen darbe sayısı ve antenin dönüşü diate alındığında aynı tehdide ait darbelerin genlileri arasında ço hızlı bir değişim belenmemelidir. Dolayısıyla darbe serisindei hızlı genli değişimi farlı tehditleri algılamada ullanılabilir. Darbe ayrıştırma sürecinde diğer önemli bir parametre TF dir. Modern emiterler TF çeviliğine sahiptirler. Bu durum, ayrıştırma aşamasında TF nin ullanılmasında ciddi belirsizliler doğurabilir. Darbe süresi bir diğer darbe ayrıştırma parametresi olara ullanılabilir. Anca birço emiter benzer veya birbirine yaın DS ler ullanabilir. Ayrıca ortamda ciddi yansıma durumunda DS ölçümünde hatalar

4 yüse olabilir. Üst üste gelen darbelerden aynalanan ayıp darbeler ilave belirsizli üretebilir. Bu anlamda genellile te başına ayırt edici bir parametre olamaz anca diğer parametreler ile birlite ullanılabilir. Darbe ayrıştırma ve tehdit imlilendirme de en riti parametre GA olabilir. Zira aynı anda benzer özellilerde ii emiterin aynı erterizde olma ihtimali ço düşütür. GA doğru ölçülebildiği müddetçe ayrıştırmada en riti parametre olara yer alacatır. Açı literatürde sıça geçen ço parametreli ayrıştırma teniği, yuarıda bahsedilen parametrelerden biraç tanesini ullanara darbe ayrıştırma sürecinin gerçeleştirilmesini hedeflemetedir. Ço parametreli ayrıştırma teniği, darbelerin gruplandırılması (ümeleme) prensibine dayanır. Kısaca ümeleme olara isimlendirilen bu sürece, birbirine yaın özellitei objelerin parametrelerinin arşılaştırılara benzer parametrelere sahip olanlarının gruplandırılmasıdır. Doğal olara, ümelemede ne adar ço parametre ullanılırsa, ayrıştırma işlemi daha az hatalı olup daha etin çalışabilecetir. Şeil de, ço parametreli ayrıştırma teniğine yöneli olara ümeleme süreci betimlenmetedir. TF DS GA Şeil. Üç parametreli ümeleme işlemi Küme büyülüleri ve sayısı ço önemlidir. Özellile Şeil 3 te betimlendiği gibi TF çeviliğine sahip ve DS değişebilir tehditlerin söz onusu olduğu durumlarda ümelerin büyümesi ve üçülmesi ayrıştırma işleminde riti rol oynar. Diğer yandan, ümeleme işlemi yapılıren tehditlerin pozisyonları ve hareetleri de önemlidir. Mesela ço hızlı hareet eden bir hava platformu için ümeleme işlemi yapılıren, muhtemel her bir tarama sürecinde GA nda farlı bir üme üretilebilir. Bunun için ümeleme işleminin mümün mertebe gerçe hayattai muhtemel senaryoların tümünü apsayaca şeilde tasarlanması önerilmetedir. Buna yöneli olara hareetli ümeleme önerilebilir.

5 TF TF çevi Kararlı GA DS çevi DS Şeil 3. Farlı nitelilerdei tehditlerin ümelenmesi ED sistemlerinde ümeleme şu şeilde çalışır: alınan her darbe, esenleri GA, TF ve DS olan üç boyutlu uzaya bir üme birimi olara yerleştirilir. Bu üme birimi, merezinde il darbenin olduğu, boyutları başlangıçta atanmış bir üme olara düşünülebilir. Sonrai darbe benzer şeilde üç boyutlu uzaya yerleştirilir. Eğer bir darbe endisinden önce gelmiş başa bir darbeye yeterince yaınsa ve ilgili üme içerisinde yer alma üzere ümeye ilave edilir, üme boyutları buna göre güncellenir. Asine, gelen darbe üme sınırları dışındaysa yeni bir üme olara tanımlanır. Dolayısıyla burada, ümelerin güncellenen boyutları ile birbirleri arasındai mesafe rititir. Bazı durumlarda da ümelerin bölünmesi veya birleştirilmesi gereir [7]. Yeni gelen bir darbenin herhangi bir üme içerisinde yer alıp almayacağına arar verebilme için uzalı ölçümü yapılmalıdır. Literatürde [8,9] ullanılan uzalı ölçütü olara, yeni gelen bir i darbesinin ümesi içinde yer alıp almamasına arar verebilme için (1) de belirtilen metri atsayı önerilmetedir. D i, GA GAi GA TF TFi TF DS DSi DS D i, : metri atsayı, GA, TF, DS : ümesinin, sırasıyla, ortalama geliş açısı, taşıyıcı freansı ve darbe süresi, GA,TF, DS : sırasıyla, GA, TF ve DS de izin verilece masimum uyumsuzlu mitarlarıdır. Klasi olara ullanılan metri, ölit uzalığı olara bilinir. Ölit uzalığı N tane parametreye sahip herhangi ii nesne (x,y) arasındai uzalığın ölçütüdür. Ölit uzalı ölçümünde her bir parametrenin ağırlığı önemine göre farlı olacatır. Mesela darbe ümeleme sürecinde, TF ın DS den önemli olduğu düşünülürse veya GA nın TF dan daha önemli olduğu düşünülürse, bunun uzalı ölçümüne yansıtılması gereir. Bu amaçla bir ağırlılandırma (1)

6 yapılması ( w ) ve her bir parametre için bunun belirlenmesi gereir. Bu durumda ölit uzalığı aşağıdai şeilde yazılabilir. N 1 r( x, y) x y () w 1 Kümelere yeni atılımlar ile ümeye ilişin parametre bilgilerinin güncellenmesi gereir. Geliştirilen algoritma ile yapılan benzetimlerde elde edilen tipi bir ümeleme Şeil 4 te gösterilmetedir. (a) Şeil 4. (a) 3 boyutlu uzayda armaşı darbe serisi dağılımı,(b) Kümeleme yapılan darbeler.. Darbe Dizi İşleme ve Kimlilendirme Herhangi bir ümeye yeterince darbe geldiğinde, üme parametri olara olgunluğa ulaşaca ve muhtemel tehdide ilişin ilgili parametrelerin hesaplanması süreci başlatılabilecetir. Bir sonrai aşamada ortalama TF, masimum ve minimum TF gibi tehdit imlilendirmeye yöneli bilgiler hesaplanabilecetir. Anca ilgili parametreler bir tehdit imlilendirmesi için yeterli olmayabilir. Muhtemel bir tehdit için en riti parametre DTA olara bilinir. DTA tespiti için her bir ümede GZ analizi yapılabilir. Bunun için farlı yöntemler önerilmetedir. En sı arşılaşılan ve bu çalışmada tercih edilen yöntem, farlar histogramı yöntemidir [4-6]. Farlar histogramı, bir darbe serisi içerisinde darbeler arasındai GZ farlarına arşılı darbe sayısını gösteren bir histogramdır. Farlar histogramı yönteminde, birincil far, herhangi bir darbenin omşu darbeler arasındai farların histogramının çıarılması prensibine dayanır. Bu şeilde her bir zaman farına arşılı gelen darbe sayılarının dağılımı elde edilir. Elde edilen histogramdai tepe değerler muhtemel DTA değerleri olacatır. Kararlı DTA ya sahip bir tehdide ait darbe dizisi için yapılaca histogramda, en ço darbe alan zaman aralığı muhtemel DTA değeridir. Anca pratite, farlı DTA özellilerine sahip tehditler diate alındığında, operasyonel şartlar ve sistemdei ölçüm hatalarından dolayı birden ço DTA değeri hesaplanabilir. Dolayısıyla, histogram üzerindei muhtemel DTA değerleri için bir eşi değeri tespit edip, muhtemel DTA değerlerinin buna doğrultuda seçilmesi sağlanmatadır. Farlar histogramı için (b)

7 farlı iyileştirmeler önerilmiştir. Anca daha gelişmiş DTA estirim yöntemleri de önerilmetedir. Mesela DTA Transform Teniği bunlardan biridir [11]. Şeil 5 te histogram analizi yöntemi ile elde edilen DTA histogram çıtısı gösterilmetedir. Şeil 5. DTA Farlar histogramı DTA ile birlite diğer tehdide özgü parametreler ullanılara ilgili veri tabanı sorgulaması yapılır ve imlilendirme sonuçlandırılır. Genellile imlilendirmede, TF ve DS gibi birincil parametreler ile DTA, anten tarama tipi, tarama periyodu gibi iincil parametreler ullanılır. TF ve DS için masimum ve minimum değerler tanımlanabilir. Ayrıca imlilendirme sonrası eğer tehdidin çıış gücü bilgileri mevcutsa, tahmini mesafe estirimi de yapılabilir. Şeil 6 da imlilendirme sürecinde ullanılan parametrelere ilişin süreç betimlenmiştir. Şeil 6. Kimlilendirme işlemi.3. Tehdit İzleme Kimlilendirme yapılan tehditlerin izleme algoritması ile izlenmesi sağlanır. Temelde izleme algoritması filtreleme süreci ile birlite yürür. Bu amaçla, tehditlere ait darbelerin ümeleme ve imlilendirme sürecine terar girmesine gere almadan dire olara il başta işaretlenere armaşı diziden düşürülmesi gereir. Bu şeilde gerçe zamanlı çalışaca sistemin daha hızlı çalışması ve birim zamanda daha ço darbe işlemesi amaçlanmatadır. İzleme ile ümelere ait imlilendirmeye yöneli parametreler salı tutuluren darbe işleme ve ümeleme sonlandırılır. Bu çalışmanın tamamlayıcısı olara [1] de geliştirilen sistemdei filtreleme algoritması ayrıca verilmiş, ED sistemi için tehdit izlemede il defa Kalman Filtresi ullanılmıştır.

8 3. SONUÇ Bu çalışmada, darbe ayrıştırma ve tehdit imlilendirme amacıyla geliştirilen algoritmadai süreçler anlatılmış ve ilgili metriler ile önemli parametreler tartışılmıştır. Ayrıca geliştirilen algoritmaya ilişin benzetim sonuçları sunulmuştur. Gerçe zamanlı çalışması belenen ED sistemlerinde özellile darbe ayrıştırma ve filtreleme sürecindei hızlar, sistemin birim zamanda işleyeceği darbe sayısında riti rol oynayacatır. Benzetim amacıyla geliştirilen algoritma Matlab ve Java ortamlarında odlanmış ve milyon darbe/saniye hızlarına adar ulaşılabilmiştir. 4. KAYNAKÇA [1] Wiley, R.G., Electronic Intelligence, Artech House, Norwood, MA, [] Scheleher, D.C., Electronic Warfare in The Information Age, Artech House, Boston, [3] A. Tümay, K. Dinçer, Ö. Yüreten, M. Sungur, A. Diici and Y. Tambağ, A Metadata Repository Model to Integrate Heterogeneous Databases of Hardware Dependent Legacy Systems, ADVIS'06, İzmir, TURKEY, Lecture Notes in Computer Science (LNCS) Vol.443, pp , Springer-Verlag, October 006. [4] Mardia, H.K., Adaptive Multidimensional Clustering For ESM, IEE Colloquim, , [5] Mardia, H.K.: New Techniques For The Deinterleaving Of Repetitive Sequences, IEE Proc. F, Commun. Radar & Signal Process., Vol.136, p , [6] Milojevic, D.J. and Popovic B.M., Improved Algorithm For The Deinterleaving Of Radar Pulses, IEE Proc. F, Vol.139, p ,199. [7] Chandra V. et al., ESM Data Procesing Parametric Deinterleaving Approach, IEEE Region 10 Conference, Tencon, 199. [8] Chan, Y.T. et al., Performance Evaluation of ESM deinterleaving using TOA analysis, Int. Conf. On Microwave, Radar and Wireless Comm., , May 00. [9] Aslan, M.K., Emiter Identification Techniques in Electronic Warfare, MS.Thesis, METU, 006. [10] Liu, J. Et al., Online Clustering Algorithms for Radar Emitter Classification, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intel., Vol.7, No.8, August 005. [11] Nishiguchi, K. and Kobayashi, M., Improved Algorithm For Estimating Pulse Repetition Intervals, IEEE Trans. on Aerospace and Electronic Syst., Vol.36, No., 000. [1] Çelebi M.B., Aar B., Kara A, Tümay A, Dinçer K., A New Approach to Threat Tracing on ESM Systems by Using Kalman Filters, SIU, 009.

Biyoistatistik (Ders 7: Bağımlı Gruplarda İkiden Çok Örneklem Testleri)

Biyoistatistik (Ders 7: Bağımlı Gruplarda İkiden Çok Örneklem Testleri) ÖRNEKLEM TESTLERİ BAĞIMLI GRUPLARDA ÖRNEKLEM TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Saarya Üniversitesi Tıp Faültesi Biyoistatisti Anabilim Dalı uerormaz@saarya.edu.tr BAĞIMLI İKİDEN ÇOK GRUBUN KARŞILAŞTIRILMASINA

Detaylı

Malzeme Bağıyla Konstrüksiyon

Malzeme Bağıyla Konstrüksiyon Shigley s Mechanical Engineering Design Richard G. Budynas and J. Keith Nisbett Malzeme Bağıyla Konstrüsiyon Hazırlayan Prof. Dr. Mehmet Fırat Maine Mühendisliği Bölümü Saarya Üniversitesi Çözülemeyen

Detaylı

Açık işletme Dizaynı için Uç Boyutlu Dinamik Programlama Tekniği

Açık işletme Dizaynı için Uç Boyutlu Dinamik Programlama Tekniği MADENCİLİK Haziran June 1991 Cilt Volume XXX Sayı No 2 Açı işletme Dizaynı için Uç Boyutlu Dinami Programlama Teniği A Three Dimensional Dynamic Programming Technique for Open Pit Design Ercüment YALÇE\(*)

Detaylı

Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Karınca Koloni Optimizasyonu Kullanılarak Yapılan Optimum Yönlendirme İşlemi

Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Karınca Koloni Optimizasyonu Kullanılarak Yapılan Optimum Yönlendirme İşlemi Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Karınca Koloni Optimizasyonu Kullanılara Yapılan Optimum Yönlendirme İşlemi Derviş Karaboğa 1 Selçu Ödem 2 1,2 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Mühendisli Faültesi, Erciyes Üniversitesi,

Detaylı

Ufuk Ekim Accepted: January 2011. ISSN : 1308-7231 yunal@selcuk.edu.tr 2010 www.newwsa.com Konya-Turkey

Ufuk Ekim Accepted: January 2011. ISSN : 1308-7231 yunal@selcuk.edu.tr 2010 www.newwsa.com Konya-Turkey ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 011, Volume: 6, Number: 1, Article Number: 1A0156 ENGINEERING SCIENCES Yavuz Ünal Received: October 010 Ufu Eim Accepted: January 011 Murat Kölü Series

Detaylı

ile plakalarda biriken yük Q arasındaki ilişkiyi bulmak, bu ilişkiyi kullanarak boşluğun elektrik geçirgenlik sabiti ε

ile plakalarda biriken yük Q arasındaki ilişkiyi bulmak, bu ilişkiyi kullanarak boşluğun elektrik geçirgenlik sabiti ε Farlı Malzemelerin Dieletri Sabiti maç Bu deneyde, ondansatörün plaalarına uygulanan gerilim U ile plaalarda birien yü Q arasındai ilişiyi bulma, bu ilişiyi ullanara luğun eletri geçirgenli sabiti ı belirleme,

Detaylı

Dinamik Programlama Tekniğindeki Gelişmeler

Dinamik Programlama Tekniğindeki Gelişmeler MADENCİLİK Aralı December 1991 Cilt Volume XXX Sayı No 4 Dinami Programlama Teniğindei Gelişmeler Developments in Dynamic Programming Technique Ercüment YALÇIN (*) ÖZET Bu yazıda, optimum nihai açı işletme

Detaylı

Çok Yüksek Mobiliteli Sönümlemeli Kanallardaki OFDM Sistemleri için Kanal Kestirimi

Çok Yüksek Mobiliteli Sönümlemeli Kanallardaki OFDM Sistemleri için Kanal Kestirimi 9-11 Aralı 2009 Ço Yüse Mobiliteli Sönümlemeli Kanallardai OFDM Sistemleri için Kanal Kestirimi İstanbul Üniversitesi Eletri-Eletroni Mühendisliği Bölümü {myalcin, aan}@istanbul.edu.tr Sunum İçeriği Giriş

Detaylı

KİNETİK MODELLERDE OPTİMUM PARAMETRE BELİRLEME İÇİN BİR YAZILIM: PARES

KİNETİK MODELLERDE OPTİMUM PARAMETRE BELİRLEME İÇİN BİR YAZILIM: PARES KİNETİK MODELLERDE OPTİMUM PARAMETRE BELİRLEME İÇİN BİR YAZILIM: PARES Mehmet YÜCEER, İlnur ATASOY, Rıdvan BERBER Anara Üniversitesi Mühendisli Faültesi Kimya Mühendisliği Bölümü Tandoğan- 0600 Anara (berber@eng.anara.edu.tr)

Detaylı

28/5/2009 TARİHLİ VE 2108/30 SAYILI KURUL KARARI 11 HAZİRAN 2009 TARİHLİ VE 27255 SAYILI RESMİ GAZETEDE YAYIMLANMIŞTIR.

28/5/2009 TARİHLİ VE 2108/30 SAYILI KURUL KARARI 11 HAZİRAN 2009 TARİHLİ VE 27255 SAYILI RESMİ GAZETEDE YAYIMLANMIŞTIR. 28/5/2009 TARİHLİ VE 2108/30 SAYILI KURUL KARARI 11 HAZİRAN 2009 TARİHLİ VE 27255 SAYILI RESMİ GAZETEDE YAYIMLANMIŞTIR. Enerji Piyasası Düzenleme Kurumundan: ELEKTRĠK PĠYASASI DENGELEME VE UZLAġTIRMA YÖNETMELĠĞĠ

Detaylı

2. TRANSFORMATÖRLER. 2.1 Temel Bilgiler

2. TRANSFORMATÖRLER. 2.1 Temel Bilgiler . TRANSFORMATÖRLER. Temel Bilgiler Transformatörlerde hareet olmadığından dolayı sürtünme ve rüzgar ayıpları mevcut değildir. Dolayısıyla transformatörler, verimi en yüse (%99 - %99.5) olan eletri maineleridir.

Detaylı

SÖZDE SPOT ELEKTRİK FİYATINI KULLANAN KISA DÖNEM HİDROTERMAL KOORDİNASYON PROBLEMİ İÇİN DELPHİ DİLİNDE YAZILMIŞ GÖRSEL BİR PROGRAM

SÖZDE SPOT ELEKTRİK FİYATINI KULLANAN KISA DÖNEM HİDROTERMAL KOORDİNASYON PROBLEMİ İÇİN DELPHİ DİLİNDE YAZILMIŞ GÖRSEL BİR PROGRAM SÖZDE SPOT ELEKTRİK FİYATINI KULLANAN KISA DÖNEM HİDROTERMAL KOORDİNASYON PROBLEMİ İÇİN DELPHİ DİLİNDE YAZILMIŞ GÖRSEL BİR PROGRAM Celal YAŞAR 1 Salih FADIL 2 M.Ali TAŞ 3 13 Dumlupınar Üniversitesi Mühendisli

Detaylı

GENETİK ALGORİTMALARDA TEK VE ÇOK NOKTALI ÇAPRAZLAMANIN SÖZDE RASSAL POPULASYONLARA ETKİSİ

GENETİK ALGORİTMALARDA TEK VE ÇOK NOKTALI ÇAPRAZLAMANIN SÖZDE RASSAL POPULASYONLARA ETKİSİ GENETİK ALGORİTMALARDA TEK VE ÇOK NOKTALI ÇARAZLAMANIN SÖZDE RASSAL OULASYONLARA ETKİSİ ınar SANAÇ Ali KARCI Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Mühendisli Faültesi Fırat Üniversitesi 239 Elazığ ÖZET Geneti

Detaylı

ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa

ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa ELECO '2012 Eletri - Eletroni ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 ralı 2012, Bursa Lineer Olmayan Dinami Sistemlerin Yapay Sinir ğları ile Modellenmesinde MLP ve RBF Yapılarının Karşılaştırılması

Detaylı

RASGELE SÜREÇLER. Bir X rasgele değişkenin, a ve b arasında tekdüze dağılımlı olabilmesi için olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibi olmalıdır.

RASGELE SÜREÇLER. Bir X rasgele değişkenin, a ve b arasında tekdüze dağılımlı olabilmesi için olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibi olmalıdır. RASGELE SÜREÇLER Eğer bir büyülüğün her t anında alacağı değeri te bir şeilde belirleyen matematisel bir ifade verilebilirse bu büyülüğün deterministi bir büyülü olduğu söylenebilir. Haberleşmeden habere

Detaylı

EÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 3-2 Yıl: 2010 199-206

EÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 3-2 Yıl: 2010 199-206 99 EÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 3- Yıl: 99-6 İKİNCİ MERTEBEDEN BİR DİFERENSİYEL DENKLEM SINIFI İÇİN BAŞLANGIÇ DEĞER PROBLEMİNİN DİFERENSİYEL DÖNÜŞÜM YÖNTEMİ İLE TAM ÇÖZÜMLERİ THE

Detaylı

Genetik Algoritma ile Mikrofon Dizilerinde Ses Kaynağının Yerinin Bulunması. Sound Source Localization in Microphone Arrays Using Genetic Algorithm

Genetik Algoritma ile Mikrofon Dizilerinde Ses Kaynağının Yerinin Bulunması. Sound Source Localization in Microphone Arrays Using Genetic Algorithm BİLİŞİM TEKOLOJİLERİ DERGİSİ, CİLT: 1, SAYI: 1, OCAK 2008 23 Geneti Algoritma ile Mirofon Dizilerinde Ses Kaynağının Yerinin Bulunması Erem Çontar, Hasan Şair Bilge Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Gazi

Detaylı

KABLOSUZ AĞ TABANLI SAHTE KİMLİK TESPİT SİSTEMİ UYGULAMASI

KABLOSUZ AĞ TABANLI SAHTE KİMLİK TESPİT SİSTEMİ UYGULAMASI Gazi Üniv. üh. im. Fa. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gazi Univ. Cilt 21, No 3, 567-573, 2006 Vol 21, No 3, 567-573, 2006 KABLOSUZ AĞ ABANLI SAHE KİLİK ESPİ SİSEİ UYGULAASI Yavuz KILAĞIZ ve Ahmet BARAN* * Erzincan

Detaylı

MIXED REGRESYON TAHMİN EDİCİLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. The Comparisions of Mixed Regression Estimators *

MIXED REGRESYON TAHMİN EDİCİLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. The Comparisions of Mixed Regression Estimators * MIXED EGESYON TAHMİN EDİCİLEİNİN KAŞILAŞTIILMASI The Comparisions o Mixed egression Estimators * Sevgi AKGÜNEŞ KESTİ Ç.Ü.Fen Bilimleri Enstitüsü Matemati Anabilim Dalı Selahattin KAÇIANLA Ç.Ü.Fen Edebiyat

Detaylı

Çok Taşıyıcılı Gerçek Zaman WiMAX Radyoda Zaman Bölgesi ve Frekans Bölgesi Kanal Denkleştiricilerin Teorik ve Deneysel BER Başarım Analizleri

Çok Taşıyıcılı Gerçek Zaman WiMAX Radyoda Zaman Bölgesi ve Frekans Bölgesi Kanal Denkleştiricilerin Teorik ve Deneysel BER Başarım Analizleri Ço Taşıyıcılı Gerçe Zaman WiMA adyoda Zaman Bölgesi ve Freans Bölgesi Kanal Denleştiricilerin Teori ve Deneysel Başarım Analizleri E. Tuğcu, O. Çaır, A. Güner, A. Özen, B. Soysal, İ. Kaya Eletri-Eletroni

Detaylı

Bu deneyin amacı Ayrık Fourier Dönüşümü (DFT) ve Hızlu Fourier Dönüşümünün (FFT) tanıtılmasıdır.

Bu deneyin amacı Ayrık Fourier Dönüşümü (DFT) ve Hızlu Fourier Dönüşümünün (FFT) tanıtılmasıdır. Deney : Ayrı Fourier Dönüşümü (DFT) & Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) Amaç Bu deneyin amacı Ayrı Fourier Dönüşümü (DFT) ve Hızlu Fourier Dönüşümünün (FFT) tanıtılmasıdır. Giriş Bir öncei deneyde ayrı-zamanlı

Detaylı

ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMLERİNDE SALINIM DİNAMİKLERİNİN KAOTİK OLAYLARININ İNCELENMESİ

ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMLERİNDE SALINIM DİNAMİKLERİNİN KAOTİK OLAYLARININ İNCELENMESİ ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMLERİNDE SALINIM DİNAMİKLERİNİN KAOTİK OLAYLARININ İNCELENMESİ Yılmaz Uyaroğlu M. Ali Yalçın Saarya Üniversitesi, Mühendisli Faültesi, Eletri Eletroni Mühendisliği Bölümü, Esentepe Kampüsü,

Detaylı

Ders 2 : MATLAB ile Matris İşlemleri

Ders 2 : MATLAB ile Matris İşlemleri Ders : MATLAB ile Matris İşlemleri Kapsam Vetörlerin ve matrislerin tanıtılması Vetör ve matris operasyonları Lineer denlem taımlarının çözümü Vetörler Vetörler te boyutlu sayı dizileridir. Elemanlarının

Detaylı

OCAK HAVALANDIRMA ŞEBEKE ANALİZİ İÇİN KOMBİNE BİR YÖNTEM (A COMBINED METHOD FOR THE ANALYSIS OF MINE VENTILATION NETWORKS)

OCAK HAVALANDIRMA ŞEBEKE ANALİZİ İÇİN KOMBİNE BİR YÖNTEM (A COMBINED METHOD FOR THE ANALYSIS OF MINE VENTILATION NETWORKS) ÖZET/ABSTRACT DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 2 Sayı: 2 sh. 49-54 Mayıs 2000 OCAK HAVALANDIRMA ŞEBEKE ANALİZİ İÇİN KOMBİNE BİR YÖNTEM (A COMBINED METHOD FOR THE ANALYSIS OF MINE

Detaylı

Kollektif Risk Modellemesinde Panjér Yöntemi

Kollektif Risk Modellemesinde Panjér Yöntemi Douz Eylül Üniversitesi İtisadi ve İdari Bilimler Faültesi Dergisi, Cilt:6, Sayı:, Yıl:, ss.39-49. olletif Ris Modellemesinde anér Yöntemi ervin BAYAN İRVEN Güçan YAAR Özet Hayat dışı sigortalarda, olletif

Detaylı

Matris Unutma Faktörü İle Uyarlanmış Kalman Filtresinin Başarım Değerlendirmesi

Matris Unutma Faktörü İle Uyarlanmış Kalman Filtresinin Başarım Değerlendirmesi Fırat Üniv. Fen Bilimleri Dergisi Fırat Unv. Journal of Science 25(), 7-76, 23 25(), 7-76, 23 Matris Unutma Fatörü İle Uyarlanmış Kalman Filtresinin Başarım Değerlendirmesi Özet Cener BİÇER * Esin KÖKSAL

Detaylı

IR (İNFRARED) Absorpsiyon Spektroskopisi

IR (İNFRARED) Absorpsiyon Spektroskopisi IR (İNFRARED) Absorpsiyon Spetrosopisi Spetrosopi Yöntemler Spetrofotometri (UV-Visible, IR) Kolorimetri Atomi Absorbsiyon Spetrosopisi NMR Spetrosopisi ESR (Eletron Spin Rezonans) Spetrosopisi (Kütle

Detaylı

Bulanık Hedef Programlama Yöntemi ile Süre-Maliyet-Kalite Eniyilemesi

Bulanık Hedef Programlama Yöntemi ile Süre-Maliyet-Kalite Eniyilemesi Bulanı Programlama Yöntemi ile Süre-- Eniyilemesi Eran Karaman, Serdar Kale BAÜ Mühendisli Mimarlı Faültesi, 045, Çağış, Balıesir Tel: (266) 62 94 E-posta: earaman@baliesir.edu.tr sale@baliesir.edu.tr

Detaylı

ÖZEL EGE LİSESİ 13. OKULLAR ARASI MATEMATİK YARIŞMASI 8. SINIF ELEME SINAVI TEST SORULARI

ÖZEL EGE LİSESİ 13. OKULLAR ARASI MATEMATİK YARIŞMASI 8. SINIF ELEME SINAVI TEST SORULARI 1. x,y,z pozitif tam sayılardır. 1 11 x + = 8 y + z olduğuna göre, x.y.z açtır? 3 B) 4 C) 6 D)1 3 1 4. {,1,1,1,...,1 } 1 ümesinin en büyü elemanının diğer 1 elemanın toplamına oranı, hangi tam sayıya en

Detaylı

Kİ KARE TESTLERİ. Biyoistatistik (Ders 2: Ki Kare Testleri) Kİ-KARE TESTLERİ. Sağlıktan Yakınma Sigara Var Yok Toplam. İçen. İçmeyen.

Kİ KARE TESTLERİ. Biyoistatistik (Ders 2: Ki Kare Testleri) Kİ-KARE TESTLERİ. Sağlıktan Yakınma Sigara Var Yok Toplam. İçen. İçmeyen. Biyoistatisti (Ders : Ki Kare Testleri) Kİ KARE TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Saarya Üniversitesi Tıp Faültesi Biyoistatisti Anabilim Dalı uerormaz@saarya.edu.tr Kİ-KARE TESTLERİ 1. Ki-are testleri

Detaylı

İNSANSIZ HAVA ARAÇLARI İÇİN RADAR KAPLAMA ALANLARINDAN KAÇINACAK EN KISA ROTANIN HESAPLANMASI

İNSANSIZ HAVA ARAÇLARI İÇİN RADAR KAPLAMA ALANLARINDAN KAÇINACAK EN KISA ROTANIN HESAPLANMASI İNSANSIZ HAVA ARAÇLARI İÇİN RADAR KAPLAMA ALANLARINDAN KAÇINACAK EN KISA ROTANIN HESAPLANMASI Hamdi DEMİREL (a), Halil SAVURAN (b), Murat KARAKAYA (c) (a) Mühendisli Faültesi, Yazılım Mühendisliği Bölümü,

Detaylı

Tremalarla Oluşum: Kenar uzunluğu 1 olan bir eşkenar üçgenle başlayalım. Bu üçgene S 0

Tremalarla Oluşum: Kenar uzunluğu 1 olan bir eşkenar üçgenle başlayalım. Bu üçgene S 0 SİERPİNSKİ ÜÇGENİ Polonyalı matematiçi Waclaw Sierpinsi (1882-1969) yılında Sierpinsi üçgeni veya Sierpinsi şapası denilen bir fratal tanıttı. Sierpinsi üçgeni fratalların il örneğidir ve tremalarla oluşturulur.

Detaylı

Hızlı Ağırlık Belirleme İçin Yük Hücresi İşaretlerinin İşlenmesi

Hızlı Ağırlık Belirleme İçin Yük Hücresi İşaretlerinin İşlenmesi Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part:C, Tasarım Ve Tenoloji GU J Sci Part:C 4(3):97-102 (2016) Hızlı Ağırlı Belirleme İçin Yü Hücresi İşaretlerinin İşlenmesi Zehan KESİLMİŞ 1,, Tarı BARAN 2 1 Osmaniye

Detaylı

SAÜ Fen Edebiyat Dergisi (2009-II) ÜÇ BOYUTLU LORENTZ UZAYI MANNHEİM EĞRİ ÇİFTİ ÜZERİNE A. ZEYNEP AZAK

SAÜ Fen Edebiyat Dergisi (2009-II) ÜÇ BOYUTLU LORENTZ UZAYI MANNHEİM EĞRİ ÇİFTİ ÜZERİNE A. ZEYNEP AZAK SAÜ Fen Edebiyat Dergisi (009-II) ÜÇ BOYUTLU LORENTZ UZAYI L DE TIMELIKE MANNHEİM EĞRİ ÇİFTİ ÜZERİNE A. ZEYNEP AZAK Saarya Üniversitesi, Fen-Edebiyat Faültesi Matemati Bölümü, 5487, SAKARYA apirdal@saarya.edu.tr

Detaylı

Basitleştirilmiş Kalman Filtresi ile Titreşimli Ortamda Sıvı Seviyesinin Ölçülmesi

Basitleştirilmiş Kalman Filtresi ile Titreşimli Ortamda Sıvı Seviyesinin Ölçülmesi Basitleştirilmiş Kalman Filtresi ile Titreşimli Ortamda Sıvı Seviyesinin Ölçülmesi M. Ozan AKI Yrd.Doç Dr. Erdem UÇAR ABSTRACT: Bu çalışmada, sıvıların seviye ölçümünde dalgalanmalardan aynalı meydana

Detaylı

ÇALIŞMA ŞARTLARINDA MODAL ANALİZ

ÇALIŞMA ŞARTLARINDA MODAL ANALİZ İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇALIŞMA ŞARTLARINDA MODAL ANALİZ YÜKSEK LİSANS TEZİ Y. Müh. Ales KUYUMCUOĞLU Anabilim Dalı: Meatroni Mühendisliği Programı: Meatroni Mühendisliği HAZİRAN

Detaylı

Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008

Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008 Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme Tahir Emre KALAYCI 21 Mart 2008 Gündem Genel Bilgi Alınan Dersler Üretilen Yayınlar Yapılması Planlanan Doktora Çalışması Kablosuz Sensör Ağlar Yapay Zeka Teknikleri

Detaylı

Fizik 101: Ders 24 Gündem

Fizik 101: Ders 24 Gündem Terar Fizi 101: Ders 4 Günde Başlangıç oşullarını ullanara BHH denlelerinin çözüü. Genel fizisel saraç Burulalı saraç BHHte enerji Atoi titreşiler Proble: Düşey yay Proble: taşıa tuneli BHH terar BHH &

Detaylı

TESİSLERDE MEYDANA GELEN PARALEL REZONANS OLAYININ BİLGİSAYAR DESTEKLİ ANALİZİ

TESİSLERDE MEYDANA GELEN PARALEL REZONANS OLAYININ BİLGİSAYAR DESTEKLİ ANALİZİ TESİSLERDE MEYDANA GELEN PARALEL REZONANS OLAYNN BİLGİSAYAR DESTEKLİ ANALİZİ Cen GEZEGİN Muammer ÖZDEMİR Eletri Eletroni Mühendisliği Bölümü Mühendisli Faültesi Ondouz Mayıs Üniversitesi, 559, Samsun e-posta:

Detaylı

ENDEKS SAYILAR. fiyat, üretim, yatırım, ücret ve satış değişimlerinin belirlenmesi. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör.

ENDEKS SAYILAR. fiyat, üretim, yatırım, ücret ve satış değişimlerinin belirlenmesi. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. ENDEKS SLAR Bir değişenin farlı birimler üzerinde veya zaman içerisindei değişimini oransal olara ifade sayılara ENDEKS SLAR adı verilir. Endes sayılar ısaca endesler olara ifade edilir. Kullanım alanları;

Detaylı

VİNÇTE ÇELİK KONSTRÜKSİYON

VİNÇTE ÇELİK KONSTRÜKSİYON 01 Mayıs VİNÇTE ÇELİK KONSTRÜKSİYON KİRİŞTE BURUŞMA 1-03 Güven KUTAY Semboller ve Kaynalar için "1_00_CeliKonstrusiyonaGiris.doc" a baınız. Koordinat esenleri "GENEL GİRİŞ" de belirtildiği gibi DIN 18800

Detaylı

SERVOVALF VE HİDROLİK SİSTEMDEN OLUŞAN ELEKTROHİDROLİK BİR DÜMEN SİSTEMİNİN KONUM KONTROLÜ

SERVOVALF VE HİDROLİK SİSTEMDEN OLUŞAN ELEKTROHİDROLİK BİR DÜMEN SİSTEMİNİN KONUM KONTROLÜ GEMİ İNŞAATI VE DENİZ TEKNOLOJİSİ TEKNİK KONGRESİ 08 BİLDİRİLER KİTABI SERVOVALF VE HİDROLİK SİSTEMDEN OLUŞAN ELEKTROHİDROLİK BİR DÜMEN SİSTEMİNİN KONUM KONTROLÜ Fevzi ŞENLİTÜRK, Fuat ALARÇİN ÖZET Bu çalışmada

Detaylı

ALGILAYICILAR ve DİZİ İŞARET İŞLEME: SAYISAL DEMET OLUŞTURMA VE YÖN BULMA

ALGILAYICILAR ve DİZİ İŞARET İŞLEME: SAYISAL DEMET OLUŞTURMA VE YÖN BULMA ALGILAYICILAR ve DİZİ İŞARET İŞLEME: SAYISAL DEMET OLUŞTURMA VE YÖN BULMA Yıldırım BAHADIRLAR, Levent SEVGİ TÜBİTAK-MAM Marmara Araştırma Merezi Bilişim Tenolojileri Araştırma Enstitüsü, Gebze - KOCAELİ

Detaylı

TEK SERBESTLİK DERECELİ TİTREŞİM SİSTEMİNİN LAGUERRE POLİNOMLARI İLE MATRİS ÇÖZÜMÜ

TEK SERBESTLİK DERECELİ TİTREŞİM SİSTEMİNİN LAGUERRE POLİNOMLARI İLE MATRİS ÇÖZÜMÜ EK SERBESLİK DERECELİ İREŞİM SİSEMİNİN LAGUERRE POLİNOMLARI İLE MARİS ÇÖZÜMÜ Mehmet ÇEVİK a, Nurcan BAYKUŞ b a Celal Bayar Üniversitesi Maine Mühendisliği Bölümü, Muradiye 454, Manisa. b Douz Eylül Üniversitesi,

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

BAġKENT ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ. ÇOKLU MODEL PARÇACIK FĠLTRELERĠNDE AĞIRLIKLANDIRILMIġ ĠSTATĠSTĠKSEL MODEL SEÇĠMĠ MURAT BARKAN UÇAR

BAġKENT ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ. ÇOKLU MODEL PARÇACIK FĠLTRELERĠNDE AĞIRLIKLANDIRILMIġ ĠSTATĠSTĠKSEL MODEL SEÇĠMĠ MURAT BARKAN UÇAR BAġKENT ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ ÇOKLU MODEL PARÇACIK FĠLTRELERĠNDE AĞIRLIKLANDIRILMIġ ĠSTATĠSTĠKSEL MODEL SEÇĠMĠ MURAT BARKAN UÇAR YÜKSEK LĠSANS TEZĠ 2015 ÇOKLU MODEL PARÇACIK FĠLTRELERĠNDE

Detaylı

Electronic Letters on Science & Engineering 6(1) (2010) Available online at www.e-lse.org

Electronic Letters on Science & Engineering 6(1) (2010) Available online at www.e-lse.org Electronic Letters on Science & Engineering 6(1) (2010) Available online at www.e-lse.org FUZZY Control Strategy Adapting to ISPM-15 Standarts Aydın Mühürcü 1, Gülçin Mühürcü 2 1 Saarya University, Electrical-Electronical

Detaylı

KARINCA KOLONİSİ ALGORİTMASI İLE GEZEN SATICI PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ

KARINCA KOLONİSİ ALGORİTMASI İLE GEZEN SATICI PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ 8. Türiye Eonometri ve İstatisti Kongresi 24-25 Mayıs 2007 İnönü Üniversitesi Malatya KARINCA KOLONİSİ ALGORİTMASI İLE GEZEN SATICI PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ Hasan SÖYLER 1 Timur KESKİNTÜRK 2 Özet: Karınca olonisi

Detaylı

Türkiye de Enflasyon ve Döviz Kuru Arasındaki Nedensellik İlişkisi: 1984-2003

Türkiye de Enflasyon ve Döviz Kuru Arasındaki Nedensellik İlişkisi: 1984-2003 Türiye de Enflasyon ve Döviz Kuru Arasındai Nedenselli İlişisi: 1984-2003 The Causal Relationship Between Exchange Rates and Inflation in Turey:1984-2003 Yrd.Doç.Dr. Erem GÜL* Yrd.Doç.Dr. Ayut EKİNCİ**

Detaylı

SAYISAL GÖRÜNTÜİŞLEME (Digital Image Processing)

SAYISAL GÖRÜNTÜİŞLEME (Digital Image Processing) 91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜİŞLEME (Digital Image Processing) Dersi Veren Öğretim Üyesi Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 29.09.2009 Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR (529

Detaylı

BÜTÜNLEŞİK ÜRETİM PLANLAMASININ HEDEF PROGRAMLAMAYLA OPTİMİZASYONU VE DENİZLİ İMALAT SANAYİİNDE UYGULANMASI

BÜTÜNLEŞİK ÜRETİM PLANLAMASININ HEDEF PROGRAMLAMAYLA OPTİMİZASYONU VE DENİZLİ İMALAT SANAYİİNDE UYGULANMASI Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s. 96-115. 96 BÜTÜNLEŞİK ÜRETİM PLANLAMASININ HEDEF PROGRAMLAMAYLA OPTİMİZASYONU VE DENİZLİ İMALAT SANAYİİNDE UYGULANMASI ÖZ Arzu ORGAN* İrfan ERTUĞRUL**

Detaylı

91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing)

91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing) 91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing) Dersi Veren Öğretim Üyesi Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 1 Amaçlar Öğrencileri Matlab gibi teknik

Detaylı

BİLSAT I UYDU YÖRÜNGESİNİN İRDELENMESİ

BİLSAT I UYDU YÖRÜNGESİNİN İRDELENMESİ . Uzatan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu UZAL-CBS 008, Kayseri. 498 BİLSAT I UYDU YÖRÜNGESİNİN İRDELENMESİ Eren ERDOĞAN 1, M. Onur KARSLIOĞLU, Seran URAL 3 1 Orta Doğu Teni Üniversitesi,

Detaylı

MUSIC Algoritması İle DOA Kestirimi İçin Düzgün Aralıklı Dairesel Anten Dizisi Optimizasyonu

MUSIC Algoritması İle DOA Kestirimi İçin Düzgün Aralıklı Dairesel Anten Dizisi Optimizasyonu MUSIC Algoritması İle DOA Kestirimi İçin Düzgün Aralılı Dairesel Anten Dizisi Optimizasyonu G. Nurhan Karabıyı, Cevdet Işı İstanbul Teni Üniversitesi Eletroni ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü Masla, İstanbul

Detaylı

Eğitim ve Bilim. Cilt 40 (2015) Sayı 177 31-41. Türkiye deki Vakıf Üniversitelerinin Etkinlik Çözümlemesi. Anahtar Kelimeler.

Eğitim ve Bilim. Cilt 40 (2015) Sayı 177 31-41. Türkiye deki Vakıf Üniversitelerinin Etkinlik Çözümlemesi. Anahtar Kelimeler. Eğitim ve Bilim Cilt 40 (2015) Sayı 177 31-41 Türiye dei Vaıf Üniversitelerinin Etinli Çözümlemesi Gamze Özel Kadılar 1 Öz Oran analizi ve parametri yöntemlerin eğitim urumlarını ıyaslaren yetersiz alması

Detaylı

SU ALTI AKUSTİĞİ TEMELLERİ & EĞİTİM FAALİYETLERİ

SU ALTI AKUSTİĞİ TEMELLERİ & EĞİTİM FAALİYETLERİ SU ALTI AKUSTİĞİ TEMELLERİ & EĞİTİM FAALİYETLERİ Doç. Dr. Serkan AKSOY T.C. Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü - (GYTE) Elektronik Mühendisliği Bölümü E-mail: saksoy@gyte.edu.tr SUNUM PLANI 1. Eğitim Öğretim

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Olcay Taner Yıldız. 2. Doğum Tarihi : 15.05.1976. 3. Unvanı : Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu :

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Olcay Taner Yıldız. 2. Doğum Tarihi : 15.05.1976. 3. Unvanı : Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu : ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Olcay Taner Yıldız 2. Doğum Tarihi : 15.05.1976 3. Unvanı : Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu : Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Bilgisayar Mühendisliği Boğaziçi Üniversitesi 1997 Y.

Detaylı

Menemen Bölgesinde Rüzgar Türbinleri için Rayleigh ve Weibull Dağılımlarının Kullanılması

Menemen Bölgesinde Rüzgar Türbinleri için Rayleigh ve Weibull Dağılımlarının Kullanılması Politeni Dergisi Cilt:3 Sayı: 3 s. 09-3, 00 Journal of Polytechnic Vol: 3 No: 3 pp. 09-3, 00 Menemen Bölgesinde Rüzgar Türbinleri için Rayleigh ve Weibull Dağılımlarının Kullanılması Tevfi GÜLERSOY, Numan

Detaylı

KARŞIT AKIŞLI RANQUE-HiLSCH VORTEKS TÜPÜNÜN PERFORMANSINA TAPA AÇISI ETKİSİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMİ İLE MODELLENMESİ

KARŞIT AKIŞLI RANQUE-HiLSCH VORTEKS TÜPÜNÜN PERFORMANSINA TAPA AÇISI ETKİSİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMİ İLE MODELLENMESİ Isı Bilimi ve Teniği Dergisi, 28, 2, 1-7, 2008 J. of Thermal Science and Technology 2008 TIBTD Printed in Turey ISSN 1300-3615 KARŞIT AKIŞLI RANQUE-HiLSCH VORTEKS TÜPÜNÜN PERFORMANSINA TAPA AÇISI ETKİSİNİN

Detaylı

Sabit Mıknatıslı Disk Motorlarda Mıknatıs Kaykı Etkisi

Sabit Mıknatıslı Disk Motorlarda Mıknatıs Kaykı Etkisi Sabit Mınatıslı Dis Motorlarda Mınatıs Kayı Etisi Metin AYDIN Meatroni Mühendisliği Bölümü, Mühendisli Faültesi, Kocaeli Üniversitesi, Esi Istanbul Yolu 1. m 13, Izmit/Kocaeli e-posta: metin.aydin@ocaeli.edu.tr

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

ONDOKUZ MAYIS ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ KİMYA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KMB 405 KİMYA MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI - 3

ONDOKUZ MAYIS ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ KİMYA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KMB 405 KİMYA MÜHENDİSLİĞİ LABORATUVARI - 3 ONOKUZ MAYIS ÜNİVERSİESİ MÜHENİSLİK FAKÜLESİ KİMYA MÜHENİSLİĞİ BÖLÜMÜ KMB 405 KİMYA MÜHENİSLİĞİ LABORAUVARI - 3 ENEY 5: KABUK ÜP ISI EĞİŞİRİCİ ENEYİ (SHALL AN UBE HEA EXCHANGER) EORİ ISI RANSFERİ Isı,

Detaylı

2 Serbestlik Dereceli Taşıt Modeli PID Kontrolü

2 Serbestlik Dereceli Taşıt Modeli PID Kontrolü Serbestli Dereceli Taşıt Modeli PID Kontrolü Matematisel Modelin Çıarılması: Hareet denlemlerinin çıarılmasında Lagrange yöntemi ullanılmıştır. Lagrange yöntemi haında detaylı bilgi (Francis,978; Pasin,984;

Detaylı

MAK341 MAKİNA ELEMANLARI I 2. Yarıyıl içi imtihanı 24/04/2012 Müddet: 90 dakika Ögretim Üyesi: Prof.Dr. Hikmet Kocabas, Doç.Dr.

MAK341 MAKİNA ELEMANLARI I 2. Yarıyıl içi imtihanı 24/04/2012 Müddet: 90 dakika Ögretim Üyesi: Prof.Dr. Hikmet Kocabas, Doç.Dr. MAK3 MAKİNA EEMANARI I. Yarıyıl içi imtihanı /0/0 Müddet: 90 daia Ögretim Üyesi: Prof.Dr. Himet Kocabas, Doç.Dr. Cemal Bayara. (0 puan) Sıı geçmelerde sürtünme orozyonu nasıl ve neden meydana gelir? Geçmeye

Detaylı

Dinamik Sistem Karakterizasyonunda Averajlamanın Hurst Üsteli Üzerinde Etkisi

Dinamik Sistem Karakterizasyonunda Averajlamanın Hurst Üsteli Üzerinde Etkisi Uluslararası Katılımlı 7. Maina eorisi Sempozyumu, Izmir, 4-7 Haziran 205 Dinami Sistem Karaterizasyonunda Averalamanın Hurst Üsteli Üzerinde Etisi Ç. Koşun * S. Özdemir İzmir Institute of echnology İzmir

Detaylı

Farklı Madde Puanlama Yöntemlerinin ve Farklı Test Puanlama Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Farklı Madde Puanlama Yöntemlerinin ve Farklı Test Puanlama Yöntemlerinin Karşılaştırılması Eğitimde ve Psiolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, Yaz 200, (), -8 Farlı Madde Puanlama Yöntemlerinin ve Farlı Test Puanlama Yöntemlerinin Karşılaştırılması Halil YURDUGÜL * Hacettepe Üniversitesi

Detaylı

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BCJR ALGORİTMASI KULLANILAN TURBO KOD ÇÖZÜCÜLERİN FPGA GERÇEKLEŞTİRİMİ.

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BCJR ALGORİTMASI KULLANILAN TURBO KOD ÇÖZÜCÜLERİN FPGA GERÇEKLEŞTİRİMİ. ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BCJR ALGORİTMASI KULLANILAN TURBO KOD ÇÖZÜCÜLERİN FPGA GERÇEKLEŞTİRİMİ Onur ATAR ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI ANKARA 20 Her haı salıdır

Detaylı

Aşınmadan aynalanan hasar, gelişmiş ülelerde gayri safi milli hasılanın % 1-4 ü arasında maliyete sebep olmata ve bu maliyetin % 36 sını abrasiv aşınm

Aşınmadan aynalanan hasar, gelişmiş ülelerde gayri safi milli hasılanın % 1-4 ü arasında maliyete sebep olmata ve bu maliyetin % 36 sını abrasiv aşınm TİMAK-Tasarım İmalat Analiz Kongresi 6-8 Nisan 006 - BALIKESİR RSM TEKNİĞİ UYGULANARAK DERLİN MALZEMESİNİN OPTİMUM AŞINMA DEĞERİNİN TAHMİN EDİLMESİ Aysun SAĞBAŞ 1, F.Bülent YILMAZ ve Fatih ALTINIŞIK 3

Detaylı

MOBİLYA ENDÜSTRİSİNDE AŞAMALAR ARASINDA FİRE BULUNAN ÇOK AŞAMALI TEDARİK ZİNCİRİ AĞININ OPTİMİZASYONU. Ercan ŞENYİĞİT 1, *

MOBİLYA ENDÜSTRİSİNDE AŞAMALAR ARASINDA FİRE BULUNAN ÇOK AŞAMALI TEDARİK ZİNCİRİ AĞININ OPTİMİZASYONU. Ercan ŞENYİĞİT 1, * Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 25 (1-2) 168-182 (2009) http://fbe.erciyes.edu.tr/ ISSN 1012-2354 MOBİLYA ENDÜSTRİSİNDE AŞAMALAR ARASINDA FİRE BULUNAN ÇOK AŞAMALI TEDARİK ZİNCİRİ AĞININ

Detaylı

Hesaplamalı Tarifler I: Newton ve Benzeri Metodlar

Hesaplamalı Tarifler I: Newton ve Benzeri Metodlar Matemati Dünyası Hesaplamalı Tarifler I: Newton ve Benzeri Metodlar İler Birbil / sibirbil@sabanciunivedutr / wwwbolbilimcom Princeton Üniversitesi Yayınları ndan 15 yılında bir itap çıtı [1] Kapsamlı

Detaylı

Risk yönetiminin kavramsal temelleri ve önemli ilkeleri. Farklı risk çeşitlerinin sınıflandırılması

Risk yönetiminin kavramsal temelleri ve önemli ilkeleri. Farklı risk çeşitlerinin sınıflandırılması 1.2.8 Risk Yönetimi Salı, 13.09.2011 Risk yönetiminin kavramsal temelleri ve önemli ilkeleri Farklı risk çeşitlerinin sınıflandırılması Risk Yönetimi Etkilerini azaltmak için risk seviyesini kontrol etmenin

Detaylı

Elena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK. 2 Şubat 2007

Elena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK. 2 Şubat 2007 AVUÇ İZİ VE PARMAK İZİNE DAYALI BİR BİYOMETRİK TANIMA SİSTEMİ Elena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK İstanbul Bilgi Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri 2 Şubat 2007 Biyometrik Biyometrik, kişileri

Detaylı

Özel Bir Dalgacık Kullanarak Dalgacık Dönüşümü Đle QRS Belirleme QRS Detection With Wavelet Transform Using A Custom Wavelet.

Özel Bir Dalgacık Kullanarak Dalgacık Dönüşümü Đle QRS Belirleme QRS Detection With Wavelet Transform Using A Custom Wavelet. ELECO '22 Eletri - Eletroni ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - Aralı 22, Bursa Özel Bir Dalgacı Kullanara Dalgacı Dönüşümü Đle QRS Belirleme QRS Detection With Wavelet Transform Using A

Detaylı

Çoklu Unutma Faktörleri ile Uyarlı Kalman Filtresi İçin İyileştirme

Çoklu Unutma Faktörleri ile Uyarlı Kalman Filtresi İçin İyileştirme Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt 33, Sayı, 7 Erciyes University Journal of Natural and Applied Sciences Volume 33, Issue, 7 Çolu Unutma Fatörleri ile Uyarlı Kalman Filtresi İçin

Detaylı

K-En Yakın Komşu Algoritması Parametrelerinin Sınıflandırma Performansı Üzerine Etkisinin İncelenmesi

K-En Yakın Komşu Algoritması Parametrelerinin Sınıflandırma Performansı Üzerine Etkisinin İncelenmesi K-En Yakın Komşu Algoritması Parametrelerinin Sınıflandırma Performansı Üzerine Etkisinin İncelenmesi Erdal TAŞCI* Aytuğ ONAN** *Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü **Celal Bayar Üniversitesi

Detaylı

Uzaktan Algılama Uygulamaları

Uzaktan Algılama Uygulamaları Aksaray Üniversitesi Uzaktan Algılama Uygulamaları Doç.Dr. Semih EKERCİN Harita Mühendisliği Bölümü sekercin@aksaray.edu.tr 2010-2011 Bahar Yarıyılı Uzaktan Algılama Uygulamaları GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ

Detaylı

SANAL RASGELELĐK. Sanal sözcüğü ile ilgili olarak Güncel Türkçe Sözlük, ve Wikipedia Ansiklopedisi,

SANAL RASGELELĐK. Sanal sözcüğü ile ilgili olarak Güncel Türkçe Sözlük, ve Wikipedia Ansiklopedisi, SANAL RASGELELĐK Rasgeleli sözcüğü Đstatisti Bilim Dalında bir temel avram olup, fizisel, biyoloji, sosyal, eonomi, olgular (nesneler, olaylar, fenomenler) ile ilgili meansal, anlı veya zaman içindei gelişigüzelliği

Detaylı

Fiziksel Karakteristikler: Aynı hizadaki izler bir silindir (cylinder) oluşturur. k. silindir. Manyetik disk düzeni:

Fiziksel Karakteristikler: Aynı hizadaki izler bir silindir (cylinder) oluşturur. k. silindir. Manyetik disk düzeni: 1 7 Belle Organizasyonu (İç / Dış) Elimizde farlı hız, boyut ve fiyatlarda belleler var. Amaç: Toplam maliyeti düşü, performansı ise yüse tutaca şeilde belleleri ullanabilme. Küçü, Daha hızlı, Yüse maliyet

Detaylı

SAKARYA HAVZASI AYLIK YAĞIŞLARININ OTOREGRESİF MODELLEMESİ

SAKARYA HAVZASI AYLIK YAĞIŞLARININ OTOREGRESİF MODELLEMESİ PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİ SLİK FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİSLİK B İ L İ MLERİ DERGİSİ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 006 : : : 7-6 SAKARYA HAVZASI

Detaylı

Rentech. Yaylar ve Makaralar Deney Seti. Yaylar ve Makaralar Deney Seti. (Yay Sabiti, Salınım Periyodu, Kuvvet ve Yol Ölçümleri) Öğrenci Deney Föyü

Rentech. Yaylar ve Makaralar Deney Seti. Yaylar ve Makaralar Deney Seti. (Yay Sabiti, Salınım Periyodu, Kuvvet ve Yol Ölçümleri) Öğrenci Deney Föyü (Yay Sabiti, Salınım Periyodu, Kuvvet ve Yol Ölçümleri) Öğrenci Deney Föyü 1 Anara-2015 Paetleme Listesi 1. Yaylar ve Maaralar Deney Düzeneği 1.1. Farlı Yay Sabitine Sahip Yaylar 1.2. Maaralar (Teli, İili

Detaylı

Kuvvet kavramı TEMAS KUVVETLERİ KUVVET KAVRAMI. Fiziksel temas sonucu ortaya çıkarlar BÖLÜM 5 HAREKET KANUNLARI

Kuvvet kavramı TEMAS KUVVETLERİ KUVVET KAVRAMI. Fiziksel temas sonucu ortaya çıkarlar BÖLÜM 5 HAREKET KANUNLARI BÖLÜM 5 HAREKET KANUNLARI 1. Kuvvet avramı. Newton un 1. yasası ve eylemsiz sistemler 3. Kütle 4. Newton un. yasası 5. Kütle-çeim uvveti ve ağırlı 6. Newton un 3. yasası 7. Newton yasalarının bazı uygulamaları

Detaylı

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Hüseyin Fidan, Vildan Çınarlı, Muhammed Uysal, Kadriye Filiz Balbal, Ali Özdemir 1, Ayşegül Alaybeyoğlu 2 1 Celal Bayar Üniversitesi, Matematik Bölümü, Manisa

Detaylı

Ö Z G E Ç M İ Ş. 1. Adı Soyadı: Mustafa GÖÇKEN. 2. Doğum Tarihi: 12 Haziran 1976. 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Ph.D.

Ö Z G E Ç M İ Ş. 1. Adı Soyadı: Mustafa GÖÇKEN. 2. Doğum Tarihi: 12 Haziran 1976. 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Ph.D. Ö Z G E Ç M İ Ş 1. Adı Soyadı: Mustafa GÖÇKEN 2. Doğum Tarihi: 12 Haziran 1976 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Ph.D. Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Endüstri Mühendisliği Çukurova Üniversitesi

Detaylı

DÜŞÜK GÜÇLÜ RÜZGAR TÜRBİNLERİ İÇİN MAKSİMUM GÜÇ NOKTASINI İZLEYEN BİR AKÜ ŞARJ SİSTEMİ

DÜŞÜK GÜÇLÜ RÜZGAR TÜRBİNLERİ İÇİN MAKSİMUM GÜÇ NOKTASINI İZLEYEN BİR AKÜ ŞARJ SİSTEMİ DÜŞÜK GÜÇLÜ RÜZGAR TÜRBİNLERİ İÇİN MAKSİMUM GÜÇ NOKTASINI İZLEYEN BİR AKÜ ŞARJ SİSTEMİ ABSTRACT Şürü Ertie 1, Deniz Yıldırım 2, Efe Turhan 3, Taha Taner İnal 4 İstanbul Teni Üniversitesi, Eletri Mühendisliği

Detaylı

AutoLISP KULLANILARAK ÜÇ KOLLU ROBOTUN HAREKET SİMÜLASYONU

AutoLISP KULLANILARAK ÜÇ KOLLU ROBOTUN HAREKET SİMÜLASYONU PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K Bİ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : : 6 : : -7 AutoLISP

Detaylı

VERĐ MADENCĐLĐĞĐNDE MARKET SEPET ANALĐZĐ VE BĐRLĐKTELĐK KURALLARININ BELĐRLENMESĐ

VERĐ MADENCĐLĐĞĐNDE MARKET SEPET ANALĐZĐ VE BĐRLĐKTELĐK KURALLARININ BELĐRLENMESĐ YILDIZ TEKNĐK ÜNĐVERSĐTESĐ FEN BĐLĐMLERĐ ENSTĐTÜSÜ VERĐ MADENCĐLĐĞĐNDE MARKET SEPET ANALĐZĐ VE BĐRLĐKTELĐK KURALLARININ BELĐRLENMESĐ Bilgisayar Müh. Ayhan DÖŞLÜ FBE Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı

Detaylı

DALMIŞ YÜZEYLERDEKİ KUVVETLER

DALMIŞ YÜZEYLERDEKİ KUVVETLER 9 DALMIŞ YÜZEYLERDEKİ KUVVETLER Kalınlığı olmayan bir yüzeyi göz önüne alalım. Sıvı içine almış bir yüzeye Arşimet Prensipleri geçerli olmala birlite yüzeyinin her ii tarafı aynı sıvı ile oluruluğuna uvvet

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

FARKLI YAPIM SİSTEMLERİ VE KONUT MALİYETLERİ

FARKLI YAPIM SİSTEMLERİ VE KONUT MALİYETLERİ FARKLI YAPIM SİSTEMLERİ VE KONUT MALİYETLERİ ESRA BOSTANCIOĞLU 1, EMEL DÜZGÜN BİRER 2 ÖZET Bir binanın fonsiyon ve performansının değerlendirilmesinde; diğerlerinin yanında maliyet önemli bir parametredir.

Detaylı

GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT

GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI Hüseyin GÜNEŞ 1, Alper BURMABIYIK 2, Semih KELEŞ 3, Davut AKDAŞ 4 1 hgunes@balikesir.edu.tr Balıkesir

Detaylı

T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU

T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ - EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU Ders Kodu Bim Kodu Ders Adı Türkçe Ders Adı İngilizce Dersin Dönemi T Snf Açıl.Dönem P

Detaylı

= + ise bu durumda sinüzoidal frekansı. genlikli ve. biçimindeki bir taşıyıcı sinyalin fazının modüle edildiği düşünülsün.

= + ise bu durumda sinüzoidal frekansı. genlikli ve. biçimindeki bir taşıyıcı sinyalin fazının modüle edildiği düşünülsün. 4.2. çı Modülasyonu Yüse reanslı bir işaret ile bilgi taşıa, işaretin genliğinin, reansının veya azının bir esaj işareti ile odüle edilesi ile gerçeleştirilebilir. Bu üç arlı odülasyon yöntei sırasıyla,

Detaylı

T.C. YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AF VE DF TABANLI İŞBİRLİKLİ SİSTEMLERDE RÖLE SEÇİMİ AYŞE İPEK AKIN

T.C. YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AF VE DF TABANLI İŞBİRLİKLİ SİSTEMLERDE RÖLE SEÇİMİ AYŞE İPEK AKIN T.C. YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AF VE DF TABANLI İŞBİRLİKLİ SİSTEMLERDE RÖLE SEÇİMİ AYŞE İPEK AKIN YÜKSEK LİSANS TEZİ ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI HABERLEŞME

Detaylı

DALGACIK PAKET DÖNÜŞÜMÜ VE GENETİK ALGORİTMA KULLANARAK ZAYIF RADAR SİNYALLERİNİN GÜRÜLTÜDEN ARINDIRILMASI

DALGACIK PAKET DÖNÜŞÜMÜ VE GENETİK ALGORİTMA KULLANARAK ZAYIF RADAR SİNYALLERİNİN GÜRÜLTÜDEN ARINDIRILMASI Gazi Üniv. Müh. Mim. Fa. Der. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University Cilt 9, No, 375-383, 014 Vol 9, No, 375-383, 014 DALGACIK PAKET DÖNÜŞÜMÜ VE GENETİK ALGORİTMA KULLANARAK

Detaylı

İstatistikçiler Dergisi

İstatistikçiler Dergisi www.istatisticiler.org İstatistiçiler Dergisi (008) 68-79 İstatistiçiler Dergisi BAĞIMLI RİSKLER İÇİ TOPLAM HASAR MİKTARII DAĞILIMI Mehmet PIRILDAK Hacettepe Üniversitesi Fen Faültesi, Atüerya Bilimleri

Detaylı

RASTER GÖRÜNTÜLERDEN HARĐTA ÜRETĐMĐNDE ĐKĐ BOYUTLU DÖNÜŞÜMLER

RASTER GÖRÜNTÜLERDEN HARĐTA ÜRETĐMĐNDE ĐKĐ BOYUTLU DÖNÜŞÜMLER KOCAELĐ ÜNĐVERSĐTESĐ MÜHENDĐSLĐK FAKÜLTESĐ HARĐTA MÜHENDĐSLĐĞĐ BÖLÜMÜ RASTER GÖRÜNTÜLERDEN HARĐTA ÜRETĐMĐNDE ĐKĐ BOYUTLU DÖNÜŞÜMLER Selim TAKCI 060227017 BĐTĐRME ÇALIŞMASI KOCAELĐ Oca, 2013 KOCAELĐ ÜNĐVERSĐTESĐ

Detaylı

YILLAR 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 ÖSS-YGS

YILLAR 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 ÖSS-YGS MTEMTĐK ĐM YILLR 00 003 00 005 006 007 008 009 00 0 ÖSS-YGS - - - HREKET PROLEMLERĐ Hız msaa verildiğinden süre de saa olmalıdır lınan yol : x Hız: Zaman : ir araç x yolunu hızıyla sürede alır Yol Hız

Detaylı

Üniversitesi. {g.karatas, Library, Science Direct ve Wiley veri içerisinde

Üniversitesi. {g.karatas, Library, Science Direct ve Wiley veri içerisinde :, Üniversitesi 34156, stanbul, {g.karatas, c.catal}@iku.edu.tr Özet. sistematik ebilmek üzere, yöntemlerini in n veri belirlemek, ortaya konulan. IEEE Explorer, ACM Digital Library, Science Direct ve

Detaylı

FİNANSAL RİSK ANALİZİNDE KARMA DAĞILIM MODELİ YAKLAŞIMI * Mixture Distribution Approach in Financial Risk Analysis

FİNANSAL RİSK ANALİZİNDE KARMA DAĞILIM MODELİ YAKLAŞIMI * Mixture Distribution Approach in Financial Risk Analysis FİNANSAL RİSK ANALİZİNDE KARMA DAĞILIM MODELİ YAKLAŞIMI * Mixture Distribution Approach in Financial Risk Analysis Keziban KOÇAK İstatistik Anabilim Dalı Deniz ÜNAL İstatistik Anabilim Dalı ÖZET Son yıllarda

Detaylı

Üç Boyutlu Ağların Dengelenmesi

Üç Boyutlu Ağların Dengelenmesi Prof. Dr. Ergün ÖTÜ Jeodezi oloyumu, TMMOB-HMO, 5 Mart, ocaeli. Üç Boyutlu Ağların Dengelenmesi Orhan urt ocaeli Üniversitesi, Mühendisli Faültesi, Harita Mühendisliği Bölümü,, ocaeli. Günümüzde, eodezi

Detaylı