Dijital Fotogrametride Alana Dayalı Görüntü Eşleme Yöntemleri
|
|
- Ceren Sönmez
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Harita Tekolojileri Elektroik Dergisi Cilt:, No: 3, 9 (-33) Electroic Joural of Map Techologies Vol:, No: 3, 9 (-33) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR e-issn: Makale (Article) Abdullah VARLIK, Murat UYSAL, Fikret KARALAR 3, Z Cevdet CAN 4 İETT İşletmeleri Geel Müdürlüğü, İstabul Afyo Kocatepe Üiversitesi, Müh. Fak. Har. Müh. Böl, Afyo 3 Afyo Bayıdırlık Müdürlüğü, Afyo 4 Hacettepe Üiversitesi, Akara Özet Dijital Fotogrametri, e yei ve e hızlı gelişe fotogrametri alaıdır ve Bilgisayarla Görme (Computer Visio) ile pek çok presibi paylaşır. Görütü Eşleme, özellikle Dijital Fotogrametri ve Bilgisayarla Görmei aa araştırma kousu olmuştur. So yıllarda dijital fotogrametrii gelişmesiyle, dijital formdaki görütüler üzeride çerçeve işaretleri, yer kotrol oktaları ve bağlatı oktaları gibi hedefleri otomatik görütü eşleme tekikleriyle ölçümü, iyi bilie ve çok kullaıla bir işlem halii almaya başlamıştır. Buda başlıca sebep sağladıkları yüksek hız ve doğruluğu yaı sıra getirdikleri miimum operatör emeğidir. Görütü Eşleme yötemleri sayeside, aa ve zor aşama ola ortak alaları belirleip stereo modeli oluşturulması içi gereke ve operatörü görsel aktivitelerie dayaa elle yapıla işlemler yarı otomatik veya otomatik hale getirilmektedir. Geçmiş yıllarda, Görütü Eşleme içi çok çeşitli yaklaşımlar geliştirilmiştir. Uygu olalarda bazıları Elemaa ve Alaa Dayalı Görütü Eşleme yötemleridir. Bu yötemlerde fotoğrafları yöeltilmesi ve DTM oluşturmada kullaıla hassas ve uygu olaları Alaa Dayalı Görütü Eşleme yötemleridir. Alaa Dayalı Görütü Eşleme yötemleride Çapraz İlişki ve E Küçük Kareler Görütü Eşleme tekikleri sağladıkları kolaylık ve hassasiyet yöüde e çok kullaıla ve kabul edile tekiklerdir Aahtar Kelimeler: Dijital görütü eşleme, alaa dayalı görütü eşleme, karşılıklı ilişki, e küçük kareler Area Based Matchig Techiques For Digital Photogrammetry Abstract Digital photogrammetry is the ewest ad developig area which shares a lot of priciples with the computer visio. Image matchig is the basic research subject i digital photogrammetry ad computer visio. I recet years of developmet i Digital photogrammetry, measuremets of the frame symbols, groud cotrol ad tie poits with automatic image matchig techiques are bega to be well kow ad used processes. The mai purpose of this is the maximum speed accuracy ad miimum operator work. By the help of Image Matchig methods all of the processes, creatig the stereo models ad the processes which are based o visiual activities are replaced by semi automatic ad automatic procedures. I the previous years for matchig the image a lot of approaches are developed. Some of the suitable oes are Future Based ad Area Based Image Matchig techiques. The techiques of oretitatio of photographs ad formig DTM are o Area Based Image Matchig techiques. I the techiques of Area Based Image Matchig the Cross Correlatio ad Least Squares techiques are the most usefull ad acceptable techiques Keywords : Digital image matchig, area based image matchig, cross corelatio, least square matchig Bu makaleye atıf yapmak içi Varlık A., Uysal M., Karalar F., Ca ZC. Harita Tekolojileri Elektroik Dergisi 9, (3) -33 How to cite this article Varlık A., Uysal M., Karalar F., Ca ZC. Area Based Matchig Techiques For Digital Photogrammetry Electroic Joural of Map Techologies, 9, (3) -33
2 Tekolojik Araştırmalar: HTED 9 (3) -33. GİRİŞ Görütü eşleme dijital fotogrametri ve bilgisayarla görme alalarıdaki öemli araştırma koularıdadır. Bu yüzde çok çeşitli yaklaşımlar geliştirilmiştir. Bu yaklaşımları Şekle Dayalı Görütü Eşleme (Feature Based Image Matchig), Alaa Dayalı Görütü Eşleme (Area Based Image Matchig) ve İlişkisel Görütü Eşleme (Relatioal Image Matchig) yötemleri olarak üç şekilde sııfladırabiliriz. Dijital fotogrametri, otomatik fotogrametrik işlemeyle ilgilidir, verii ölçümü, aalizi ve yorumuu kapsar. Bu fotogrametrik işlem zicirii birçok adımı eşlemeye bağlıdır. Otomatik stereo yöeltmei yapılabilmesi ve sayısal arazi modeli oluşturma işlemleride görütü eşlemeye ihtiyaç duyulur. Otomatik stereo yöeltmei aa problemi bidirmeli iki görütüdeki eşleik oktaları bulmaktır. Problem geelde iki adımda çözülmektedir. Birici adımda, görütülerde örtüşe alalar bir kaba eşleme yapılarak belirtilir. İkici adımda bu işlemi çok hassas bir okta eşleme işlemi takip eder. Geelde birici adımda şekle dayalı görütü eşleme yötemleri, ikici adımda ise çok hassas ola alaa dayalı görütü eşleme yötemleri kullaılmaktadır.. GÖRÜNTÜ EŞLEMENİN TANIMI VE KULLANIM ALANLARI Dijital görütü eşleme, e azıda ayı mazarayı taımlaya iki veya daha çok dijital görütü arasıdaki ilişkiyi otomatik olarak kurar. Bu ilişkiyi oluşturmak içi birçok görütü eşleme yötemi geliştirilmiş ve kullaılmaktadır []. Dijital fotogrametri de amaç, dijital görütülerde e az isa katılımıyla veya 3 boyutlu topoğrafik ve tematik veri çıkarmaktır. Dijital fotogrametride, dijital görütüleri karşılıklı ve mutlak yöeltmesi aalitik fotogrametrii presipleriyle yapılır. Bu işlemi otomatik yapılabilmesi içi her iki bidirmeli görütüdeki ayı oktalar otomatik veya yarı otomatik olarak bulumalıdır. Bir stereo modeli oluşturulup, bu modeli yer kotrol oktalarıa göre yerleştirmek ve böylece isteile harita projeksiyo sistemii ortaya koymak içi gerekli yöeltme işlemlerii yapılması şüphesiz aalog ve aalitik stereo çizim aletleride olduğu kadar dijital fotogrametrik sistemlerde de zoruludur. Stereo modeli oluşturulması içi bir görütüdeki bir alaı, bir şekli veya bir oktaı diğer dijital görütülerde yerii araştırılması gerekir. Bu araştırma işlemie görütü eşleme deir. Görütü eşleme herhagi bir görütü aaliz işlemii heme heme tamamıda aahtar elemadır. Fotogrametrik işlem zicirii birçok adımı eşlemeye bağlıdır. Öreği yöeltmei yapılabilmesi içi bir görütüdeki yer kotrol oktaları ve bağlatı oktalarıı görütü eşleme ile diğer görütüdeki yerleri buluur. Ayrıca Sayısal Yükseklik Modelleri oluşturmak içi yeide görütü eşlemeye başvurulur [5]. 3. DİJİTAL FOTOGRAMETRİDE GÖRÜNTÜ EŞLEME YÖNTEMLERİNİN SINIFLANDIRILMASI Görütü eşleme, so yıllarda dijital fotogrametri ve bilgisayarla görmede aa araştırma kousu olmuştur. Bu yüzde çok çeşitli yaklaşımlar geliştirilmiştir. Bular üç temel başlık altıda toplaabilir. Şekle Dayalı Görütü Eşleme Yötemleri Alaa Dayalı Görütü Eşleme Yötemleri İlişkisel Görütü Eşleme Yötemleri
3 Varlık A., Uysal M., Karalar F., Ca Z.C. Tekolojik Araştırmalar: HTED 9 (3) Şekle Dayalı Görütü Eşleme Bu yötemde her iki görütüde belli şekilleri çıkartılması gerekir. Eşlemede ikici adım bu şekiller arasıda yapıla eşlemedir. Birici adımda geellikle oktalar veya kearlar çıkartılır. Buu içi operatörler veya kear belirleyicileri kullaılır. İkici adımda referas görütü (model görütü) seçilir ve muhtemel eşleme oktalarıı geçici listesi meydaa getirilir. Bu işte elema iteliklerii bezerliğii alayabilmek içi Çapraz İlişki katsayısı kriter olarak kullaılmıştır. Çoklu çözümler olduğuda, buları tutarlılığı kotrol edilir ve e iyi çözüm seçilir. Değişik ölçü tutarlılıkları mevcuttur. E öemlileride biri paralaks büyüklüğüdür. Yükseklikler ve paralaksları yerel olarak çok az değiştiği varsayımı altıda belirli bir çözüm civardaki yerel çözümlerde biri ile çakışacaktır. Bu yötemi dezavatajları, şekil çıkartılması esasıda kaybola bilgii tekrar elde edilememesi, zayıf sıırlama yapmaları ve çok karışık algoritma gerektirmeleridir. Bazı yötemler piksel altı hassasiyeti sağlarlar, fakat Alaa Dayalı yötemleri hassasiyet düzeyie erişemezler []. 3. Alaa Dayalı Görütü Eşleme Bu yötemde temel fikir sol görütüdeki bir parçaı(ilişki peceresi) sağ görütüdeki karşılığıı bulumasıdır. Buu içi her iki parçaı f [u,v] ve f [u,v] gri değerleri karşılaştırılır. E öemli alaa dayalı eşleme yötemleri Çapraz İlişki ve E Küçük Kareler Görütü Eşlemesidir. Biricide her iki görütüde ayı büyüklükte ola iki parçaı f ve f gri değerleri arasıdaki korelasyou e yüksek olduğu yer araştırılır, E Küçük Kareler Görütü Eşlemede ise gri değer farkları miimum olacak şekilde sağdaki resim deforme edilir. Bu eşleme yötemleri hassastır, Çapraz İlişki ile - piksel hassasiyetle eşleme yapılırke E Küçük Kareler Görütü Eşleme ile piksel altı hassasiyete iilebilir. E Küçük Kareler Görütü Eşleme yötemii esas dezavatajı çok iyi yaklaşık değerler gerektirmesidir []. 3.3 İlişkisel Eşleme İlişkisel eşleme görütüleri sembolik taımlarıı karşılaştırır ve bir maliyet foksiyouyla bezerlikleri ölçer. Sembolik taımlar gri değerlere veya türetilmiş detaylara başvurur. Bu taımlar grafik, ağaç veya alamsal ağlar olarak gösterilirler. Diğerlerii tersie, ilişkisel eşleme geometrik bezerlik özelliklerie katı bir şekilde bağlı değildir. Bir bezerlik kriteri olarak şekil veya koumu kullama yerie, topolojik özellikleri karşılaştırır. Tablo. Eşleme yötemleri ve eşleme varlıkları arasıdaki ilişki Eşleme Yötemi Bezerlik Ölçümü Eşleme Varlıkları Alaa Dayalı Eşleme Korelasyo, E K Y Gri Değerler Şekle Dayalı Eşleme Maliyet Foksiyou Noktalar, Kearlar, Bölgeler İlişkisel Eşleme Maliyet Foksiyou Görütüü Sembolik Taımı 4. ALANA DAYALI GÖRÜNTÜ EŞLEME YÖNTEMLERİ Alaa Dayalı Görütü Eşleme tekikleri görütülerdeki pikselleri gri değerleri ile doğruda ilgilidir. Temel fikir iki görütü parçasıı (ilişki peceresii) karşılaştırılmasıdır. Buu içi her iki parçaı gri değerleri karşılaştırılır. E öemli Alaa Dayalı Görütü Eşleme yötemleri Karşılıklı İlişki ve E Küçük Kareler Görütü eşlemesidir [4]. 3
4 Tekolojik Araştırmalar: HTED 9 (3) Karşılıklı İlişki Yötemi (Cross Correlatio) Karşılıklı İlişki yötemide, sol ve sağ görütüdeki iki parça arasıdaki korelasyo (ilişki) değeri hesaplaır. Sol görütüde referas olarak alıa küçük bir parça (5x5 pikselde daha küçük olmaya İlişki peceresi olarak adladırıla dörtge) seçilir ve kedisii Sağ görütüdeki yeri, dörtge parçaya yaklaşık olarak karşılık gele bir araştırma bölgesi( araştırma peceresi olarakta adladırılır) üzeride piksel piksel araştırılarak buluur [6]. Geel olarak pecerei her bir piksel pozisyouda merkezledirilmiş veya ormalize edilmiş Karşılıklı İlişki katsayısı () hesaplaır. Hesaplaa korelasyo katsayısıı maksimum olduğu piksel model ve parça arasıdaki e iyi eşlemei koumuu verir. Şekil. Karşılıklı İlişki presibi: Sol görütüde seçile ilişki peceresii sağ görütüdeki karşılığıı, bir araştırma peceresi içeriside piksel piksel kaydırılarak buluması İki parça arasıdaki ilişkiyi yüksek bir yaklaşımla bula, her bir piksel koumuda merkezledirilmiş veya ormalize edilmiş korelasyo katsayısıı () hesaplaışı şöyledir. [u, v] u v ( f u v ( f [X [X u, Y u, Y v] - f v] - f ). ).( f u v ( [X f u, Y [X u, Y v] - f ) v]-f ) () + : İlişki peceresi boyutu X, Y,X,Y : sol ve sağ görütüdeki ilişki pecerelerii merkezlerii görütü koordiatları u, v : sol ve sağ resimde ilişki pecerelerii koordiatları f, f f,f : sol ve sağ görütüdeki ilişki pecerelerii piksellerii gri değerleri : sol ve sağ görütüdeki ilişki pecerelerii piksellerii gri değerlerlerii ortalaması Korelasyo katsayısı [-, ] aralığıdadır. E iyi eşleme maksimum (x,y) yi vere pikseli merkez ala dörtgedir. Hatalı ve zayıf eşlemeler küçük ile ortaya çıkar ( öreği <,5 ). Hesaplaa katsayı = - ise iki ilişki peceresi arasıda hiçbir ilişki olmadığı alaşılır. Eğer = ise dörtgeler arasıda tam bir ilişki vardır. Bua rağme büyük her zama iyi ve doğru eşlemeleri göstermez. ( Öreği çoklu çözüm durumlarıda veya parça ve modelde zayıf işaret durumları ) 4
5 Varlık A., Uysal M., Karalar F., Ca Z.C. Tekolojik Araştırmalar: HTED 9 (3) -33 Karşılıklı İlişki yötemi alaşılması basit, gerçekleştirilmesi kolay, hesabı hızlıdır. Karşılıklı İlişki yötemide aa problem, ( parça ve model ) ilişki pecereleri arasıda yalızca iki değişim parametresie izi vermesidir. Parça ve model arasıdaki döüklükler, ölçek ve diğer deformasyolar hesaba katılamaz. Bir görütüde verile bir okta içi diğer görütüde uygu bir okta döüklük, ölçek veya deformasyolar edeiyle buluamayabilir []. Öreği; Sol Resimdeki bir objei uzuluğuu Sağ resimde daha kısa veya uzu görümesi, Sağ Resimdeki araştırma peceresi içeriside bezer obje (tekrarlamalı modeller ) olması, gri değerlerdeki düzesizlikler (oise ), veya yarı şeffaf obje yüzeyleride dolayı eşlemei birçok durumu olabilir ve çözüm doğru olmayabilir. Bu edele Karşılıklı İlişki yötemi yumuşatılmış görütülerde ve düşeye yakı görütülerde kullaılmalıdır. Aşağıda Karşılıklı İlişki yötemiyle yapıla uygulamalarda bazı görütüler verilmiştir. Şekil. Karşılıklı ilişki yötemi kullaılarak yapılmış, doğru souç elde edilmiş görütü eşleme işlemi Şekil 3. Karşılıklı ilişki yötemi kullaılarak yapılmış, hatalı souç elde edilmiş görütü eşleme işlemi (yalış eşleme mismatch ) Şekil de görüldüğü gibi, sol görütüde işaretlemiş bir bia köşesii sağ görütüdeki yeri Karşılıklı İlişki yötemi kullaılarak eşlemiş ve sağ görütüdeki eşleiği doğru olarak bulumuştur. Bua karşılık Şekil 3 de ise sol görütüde seçile obje ( bia bacası ), sağ görütüdeki araştırma peceresi içeriside araırke seçile objeye bezer başka bir obje (tekrarlı doku) olduğu içi yalış eşleme yaparak hatalı bir souç vermiştir. 4.. E Küçük Kareler Görütü Eşleme Yötemi Sekseli yılları başıda geliştirile E Küçük Kareler Görütü Eşleme yötemi eseklik ve hassasiyet yöüde oldukça etkili bir yötemdir ve hale pek çok dijital fotogrametrik eşleme görevide kullaılmaktadır. E Küçük Kareler Görütü Eşlemede, Karşılıklı İlişki yötemide olduğu gibi Sol ve Sağ Resimdeki ayı büyüklükte ola iki görütü parçasıı (ilişki peceresii) f [u,v] ve f [u,v] gri rek değerleri kullaılır. 5
6 Tekolojik Araştırmalar: HTED 9 (3) -33 Karşılıklı İlişki yötemide temel farkı Sol ve Sağ Resimdeki ilişki pecereleri arasıdaki ilişki katsayısıı bulmak yerie f [u,v] ve f [u,v] gri değerler farkları miimum olacak şekilde sağdaki resim deforme edilmesidir. Bu deformasyo bir Affi döüşümü ile modelleir. Böylece sağ görütüdeki parça sol görütüdeki parçaya e iyi eşleecek şekilde motive edilmiş olur [7]. E Küçük Kareler yaklaşımıa dayaa görütü eşleme, e küçük kareler degelemesii kullaarak eşleme pecereleri arasıdaki gri değerleri farklılıklarıı miimize eder. Buu içi sol görütüdeki seçile dörtge şeklideki ilişki peceresii sağ görütüdeki yaklaşık yeri bilimelidir. İlk degelemede elde edile kesi değerler bir soraki degelemede yaklaşık değerler olarak kabul edilirler ve degeleme bu şekilde belli bir iceliğe erişiceye kadar devam eder [8]. E Küçük Kareler Eşleme yötemii matematiksel formüleri aşağıdaki şekilde oluşturulur: Sol görütüdeki f [u,v] gri değerli bir ilişki peceresi ve sağ görütüde bua karşılık gele f [u,v] gri değerli parçaı gerçek görütü parçası olduğu varsayılırsa teorik olarak; f [u,v] = f [u,v] () her zama birbirie eşit olur. Buula beraber her iki görütü içideki radyometrik ve geometrik değişimleri etkileri göz öüe alıırsa () deki deklem tutarlı değildir. Buda dolayı bir hata (düzesizlik) vektörü e (x,y) ekleir ve () umaralı eşitlik f [u,v] f [u,v] = e [u,v] (3) şeklii alır. e[u,v] bir hata vektörüdür. f [u,v] foksiyou yeri bir başka eşleme yötemiyle (Affi döüşümü veya Karşılıklı İlişki yötemi ile) tespit edilmelidir. Sağ görütüde tespit edile bölgedeki dörtge yaklaşık bir bölge olacağı içi f [u,v] ile gösterilir. Klasik e küçük kareler yaklaşımıyla (8) deki uygu gözlem eşitlikleri lieer hale getirilirse ; f [u, v] e[u, v] f deklemi elde edilir. [u, v] f [u, x v] dx f [u, y v] dy (4) e [u,v] : gri değerler arasıdaki hata vektörü. f [u,v] : sol görütüdeki ilişki peceresii gri değerleri f [u,v] : sağ görütüdeki ilişki peceresii gri değerleri (f x [u,v] ): sağ görütüdeki ilişki peceresii gri değerlerii x e göre. türevi (f y [u,v] ): sağ görütüdeki ilişki peceresii gri değerlerii y e göre. türevi Model ve görütü parçasıı ilişkiledire affi döüşüm deklemi ; X = a + a X + a 3 Y Y = b + b X + b 3 Y (5) olup, bu deklemi türevi alıırsa dx ve dy buluur. 6
7 Varlık A., Uysal M., Karalar F., Ca Z.C. Tekolojik Araştırmalar: HTED 9 (3) -33 dx = da + da X + da 3 Y dy = db + db X + db 3 Y (6) Burada x f [u,v] y f [u,v] (7) f f x y olarak kısaltılmıştır. () eşitliğide (3), (4) eşitlikleri yerie koursa ve bir radyometrik bilimeyei ilave edilirse (8) eşitliği elde edilir. f [u,v] e [u,v] = f [u,v] + f x da + f x X [u,v] da + f x Y [u,v] da 3 +f y db + f y X [u,v] db + f y Y [u,v] db 3 + r (8) Burada sağ görütüdeki ilişki peceresii gri değerlerii x e ve y ye göre türevleri aşağıdaki gibi alıır. v u f [u,v-] f [u,v] f [u,v+] v u f [u-,v] f [u,v] f [u+,v] f y = (f [u,v+] - f [u,v-]) *.5 (9) f x = (f [u+,v] - f [u-,v]) *.5 () (5) eşitliğideki x bilimeye vektörü; x T =[ da, da, da 3, db, db, db 3, r ] olarak temsil edilir. (5) eşitliği katsayıları A matrisii satırlarıı oluşturur. Burada (8) eşitliği göz öüde buludurulduğuda, A=[f x [u,v],f x [u,v].x [u,v],f x [u,v].y [u,v],f y [u,v],f y [u,v].x [u,v], f y [u,v].y [u,v]] l = f [u,v] f [u,v] () A ve l () eşitliği ile buluur. Gözlem deklemleri matris gösterimiyle aşağıdaki gibi ifade edilir. l e = Ax () Beklee değer (E) ve degeleme modeli Gauss-Markow modelidir. E(e)=, E(ee T )= o.p - (3) Bilimeyeler 7
8 Tekolojik Araştırmalar: HTED 9 (3) -33 X = ( A T P A ) - A T P l P= I (4) deklemiyle çözülür. Degelemei hassasiyeti m birim ölçüü karesel ortalama hatası ile ifade edilir. m = [v T P v] / r (5) r = -u (6) Burada r: fazla ölçü sayısı : gözlem sayısı (dörtgedeki piksel sayısı) u: döüşüm parametrelerii sayısı dır. Degeleme soucu elde edile m değeri radyometrik değerlere bağlı olduğu içi eşlemei geometrik hassasiyeti hakkıda bilgi vermez. x vektörüyle elde edile bilimeyeler () deklemleriyle ifade edile dx ve dy değerleride elde edilir ve sol görütüdeki oktaı sağ görütüdeki karşılığı X =X + dx Y =Y +dy (7) ile buluur. E küçük Kareler Görütü Eşlemesi, veri eşleme problemlerii tüm çeşidi içi çok güçlü bir tekiktir ve radyometrik düzeltmeler ile lokal geometrik görütü düzeltmelerie izi verir. E Küçük Kareler Görütü Eşleme yötemi uyuşumlu olarak biliir, çükü degelemei parametreleri kedi kedie ayarlaır []. Öreği; parametre seti eşleebile parçaları karışık siyal içeriğie göre kurula çok yaklaşık bir hesap modelie uygu olarak hesaplaabilir ve otomatik düzeltilebilir. Hesaplama soucuda parametrelere getirile düzeltmelerde sora ayı işlem bu düzeltilmiş parametreler kullaılarak tekrar yapılır. Bu tekrarlama bir öceki ve bir soraki hesap soucu bulua düzeltmeler arasıdaki fark kalmayıcaya veya bu fark isteile bir aralıkta kalıcaya kadar devam eder. a b Şekil 4. E Küçük Kareler Görütü Eşleme presibi a - ) sol görütü ve bu görütüde çizilmiş 5x5 piksellik ilişki peceresi b- ) sağ görütü ve e küçük karesel eşleme souda ilişki peceresii aldığı so koum 8
9 Varlık A., Uysal M., Karalar F., Ca Z.C. Tekolojik Araştırmalar: HTED 9 (3) -33 a b Şekil 5. E Küçük Kareler Görütü Eşleme yötemiyle yapılmış hatalı bir eşleme Şekil 4 de E Küçük Kareler Görütü Eşleme yötemi kullaılarak yapılmış bir görütü eşleme işlem görütüsü görülmektedir. Sol Görütü üzeride seçile bia köşesii, Sağ Görütüdeki yeri bulumuş ve Sol görütüde çizile ilişki peceresii eşlemede sora Sağ Görütüdeki deforme olmuş şekli çizilmiştir. Şekil 5 de ise Sol Görütüde seçilmiş ola oktaı Sağ görütüdeki yeri içi çok yaklaşık bir değer verilmediği ve Sol Görütü ve Sağ Görütüdeki gri değerler farkları çok fazla olduğu içi yalış eşleme yapılmıştır. 5. UYGULAMA Uygulama içi Tapu Kadastro Geel Müdürlüğüde alıa 4 fotoğraflık bir blok kullaılmıştır. Blok ile birlikte bu fotoğrafta bulua 7 adet yer kotrol oktasıı koordiatları da alımıştır. Delphi programıda,yazarlar tarafıda geliştirile Alaaddi Dijital Fotogrametri yazılımıda uygulamalar gerçekleştirilmiştir [3]. Uygulamaı amacı aşağıdaki gibi belirlemiştir: Karşılıklı İlişki ve E Küçük Kareler Görütü Eşleme yötemlerii hassasiyetlerii araştırmak Karşılıklı İlişki ve E Küçük Kareler Görütü Eşleme yötemlerii hassasiyetlerii karşılaştırmak Değişik çözüürlüklerde Karşılıklı İlişki ve E Küçük Kareler Görütü Eşleme yötemlerii hassasiyetlerii icelemek Değişik çözüürlüklerde değişik parça boyutlarıyla Karşılıklı İlişki ve E Küçük Kareler Görütü eşlemelerii hassasiyetlerii icelemek Uygulama işlemi, 3 farklı çözüürlükte taramış görütüler üzeride farklı parça boyutu ve iki farklı görütü eşleme yötemi kullaılarak yapılmıştır. Her resim üzeride 6 bağlatı oktası, ayrıca kotrol oktaları da seçilmiştir. Bu şekilde yapıla ölçüm değerleri Demet degelemeside kullaılmıştır. Toplam ayrı şekilde ölçüm yapılmış ve souçları aşağıda verilmiştir. Bulua değerler, hassasiyetleri ve gerçek değerleride ola farkları hesaplaarak aaliz edilmiştir. Uygulama souçlarıı aalizi içi bloğu mutlak doğruluğuu vere aşağıda formülleri verilmiş ola kovaryas matrisi kullaılmıştır. i =. (Q ii ) / (8) Her bir yötemle uygulama yapılırke ayı yer kotrol, kotrol ve bağlatı oktaları seçilmiştir. Demet degelemeside her farklı uygulama içi ayı sayıda okta seçimi yapıldığı içi ölçü sayısı ( =4 ), bilimeye sayısı ( u = 87 ) ayıdır. Her uygulama soucu bulua karesel ortalama hatalar verilmiştir. 9
10 Tekolojik Araştırmalar: HTED 9 (3) -33 Tablo.Eşleme yötemleri, eşleme pecere boyutu ve çözüürlük arasıdaki ilişki 5..Çapraz İlişki ve E Küçük Kareler Görütü Eşleme Yötemleriı Karşılaştırılması Üç farklı çözüürlükte ve iki farklı parça boyutuda ayı oktalar kullaılarak, Çapraz İlişki ve E Küçük Kareler Görütü Eşleme Yötemleriyla görütü eşleme yapılmış, bulua değerler Demet degelemeside kullaılarak test oktalarıı degelemiş koordiatlarıı ortalama hataları ( m x, m y, m z ) bulumuştur. Karşılıklı İlişki ve E Küçük Kareler Görütü Eşleme yötemleri karşılaştırıldığıda Tablo de görüldüğü gibi farklı çözüürlükte ve farklı pecere boyutu kullaılarak yapıla tüm uygulamalarda E Küçük Kareler Görütü Eşlemesii Çapraz İlişki yötemide daha hassas souçlar verdiği görülmektedir. Çapraz ilişki yötemide parça ve model arasıdaki döüklükler, ölçek farklılıkları ve deformasyoları hesaba katılamaz. Bu edele de Çapraz İlişki yötemi ile e fazla piksellik bir eşleme hassasiyetie ulaşılabilir. Bua karşılık E Küçük Kareler Görütü Eşleme yötemide döüklükler, ölçek farklılıkları ve deformasyolar Affi döüşümü ile modelleir ayrıca radyometrik etkilerde hesaba katıldığı içi piksel altı hassasiyete ulaşılmaktadır [3]. 5.. Çözüürlüğü Souçlara Etkisi Çözüürlüğü artması, görütüdeki piksel sayısıı artırır. Bua karşılık piksel boyutuda küçülme olur. Boyut küçüldükçe resim üzeride daha fazla detay ve bilgi artışı olacaktır, buda daha iyi okta seçimi ve ölçümü sağlayacaktır. Piksel boyutu küçük olduğu içi yapılacak - piksellik bir hata souçlara fazla etki etmeyecektir. 3
11 Varlık A., Uysal M., Karalar F., Ca Z.C. Tekolojik Araştırmalar: HTED 9 (3) -33 Ayrıca pikseli arazide kapladığı alada küçülecektir ve eşleme işlemide kullaıla pecerei alaı küçülecektir. Küçük bir alada döüklükler, ölçek farklılıkları ve deformasyolar daha az olacağıda eşleme işlemi de daha hassas yapılacaktır Pecere Boyutuu Eşlemei Hassasiyetie Etkisi Yapıla uygulamalarda, hassasiyeti seçile parça boyutuda etkilediği görülmüştür. Özellikle Çapraz İlişki yötemide parça boyutuu artırılması hassasiyeti artırmıştır. Ayı şekilde E Küçük Kareler Görütü Eşleme yötemide de parça boyutuu büyütülmesi hassasiyeti artırmıştır. Alaa Dayalı Görütü Eşleme yötemleriı temel özelliği resimde seçile bir ala içideki pikselleri gri değerlerii kullamalarıdır. Her bir gri değer birer ölçü değeridir. Ala büyüdükçe kullaıla ölçü sayısı da artacaktır. Çapraz İlişki yötemide pecere boyutu artırıldığı zama ala büyüyeceğide, parça ve model arasıdaki döüklükler, ölçek farklılıkları ve deformasyolar artacağıda bulua ilişki katsayısı düşecektir. Buula beraber kullaıla ölçü sayısı artacağıda yalış eşlemeler daha azalacaktır. E Küçük Kareler Görütü Eşlemeside, e küçük kareler yötemiyle degeleme yapıldığıda ölçü sayısıı artırılması, degelemei hassasiyetii artıracaktır. Böylece parça ve model arasıdaki döüklükler, ölçek farklılıkları ve deformasyolar daha iyi modelleebilmektedir. Fakat yüksek çözüürlükteki görütülerde pecere boyutuu büyütülmesi, hassasiyete öemsiz bir değerde etki etmektedir Görütü Eşleme Problemleri Görütü eşlemei doğruluğu ve hassasiyetii aşağıda belirtile faktörler olumsuz etkiler: Geometrik Karışıklık: Bular mevcut eğimler, kırıklıkları soucu oluşur ve görütü üzerideki uçurumlar, kırık hatlar, ağaçlar ve bialar tarafıda üretilir. Buu yaıda kamera ekseii düşeyde sapması ve değişik görütü distorsiyolarıda dolayı Sol ve Sağ görütüler üzeride geometrik yer değiştirmeler ve uyuşmazlıklar meydaa gelmektedir. Radyometrik değişiklikler: Bular kameraı bakış açısıa göre yasımaı değişmesi, atmosferik refraksiyo, görütüü değişik kısımlarıda ki radyometrik farklılıklar, algılayıcı sistemi, aalog-dijital döüştürücülerce yapıla gürültü gibi etmeler edeiyle oluşur ve görütü üzeride yaıdaki pikselleri gri düzeyleri ile karşılaştırıldığıda oldukça farklı değerlere sahip ola izole edilmiş pikseller topluluğu şeklide görülürler. 6. SONUÇ VE ÖNERİLER Çapraz İlişki yötemiyle yapıla görütü eşlemede,.5 piksellik eşleme hassasiyeti beklemektedir [9]. Yapıla uygulamalarda, Çapraz İlişki yötemide beklee eşleme hassasiyetie ulaşılmıştır ve Demet degelemesi soucu.-.35 piksellik bir hassasiyete ulaşılmıştır. E Küçük Kareler Görütü Eşlemeside.3 piksellik eşleme hassasiyet limiti bekleir [9]. Yapıla uygulamalarda bu hassasiyete ulaşılmıştır ve Demet Degelemesi soucu piksellik bir hassasiyet elde edilmiştir. Çapraz İlişki yötemii avatajları aşağıdaki gibidir. 3
12 Tekolojik Araştırmalar: HTED 9 (3) -33 Avatajlar: Alaşılması basit ve uygulaması kolaydır. Hesaplama zamaı ve maliyeti düşüktür. Dezavatajlar: İki boyutlu bir foksiyo olup parça ve model arsıdaki döüklük, ölçek farklılıkları ve deformasyolar hesaba katılamaz Araştırma peceresi içeriside bezer objeler ( tekrarlı doku ) olduğuda, gri değerler farkı çok olursa, yarı şeffaf objelerde hatalı ve zayıf eşlemeler olabilmektedir. Sadece - piksel hassasiyette eşleme yapılabilmekte ve piksel altı hassasiyete ulaşılamamaktadır. E Küçük Kareler Görütü Eşlemesii avataj ve dezavatajları aşağıdaki gibidir. Avatajlar: E Küçük Kareler Görütü Eşlemesi çok farklı şekiller ve varyasyolarda kullaılabilmektedir. Algoritmik çatı farklı görütü içeriklerie, ağ yapılarıa, işlem gereksiimleri ve hassasiyet bekletilerie uyar. E Küçük Kareler hesaplama tekiği fotogrametriciler ve jeodezicilerce çok iyi bilie bir tekik olduğu içi alaşılır ve uygulaması kolaydır. Parça ve model arasıdaki döüklükler, ölçek farkları, deformasyolar ve radyometrik farklılıklar hesaba katılır ve eşleme hassasiyeti yüksektir. Piksel altı hassasiyette eşleme yapabilmektedir. Dezavatajlar: E Küçük Kareler Görütü Eşleme yötemii matematiksel modelii yüksek dereceli doğrusal olmayışı edeiyle bu tekik oldukça düşük yakısama çapıa sahiptir. Eğer bilimeye hedef parametreleri içi yaklaşık değerler mevcut değilse, işlem doğru değerlere ulaşamamaktadır. Yüksek hesaplama maliyeti ve çok iyi yaklaşık değerlere ihtiyaç gösterir. Düşük işaret veya hiçbir işaret olmaması durumuda sıçramalar yapmaktadır. Yapıla uygulama soucuda aşağıdaki öeriler geliştirilmiştir: Çapraz İlişki yötemi düşeye yakı resimlerde, epipolar görütülerde kullaılmalı ve görütülerde gri değer farkları (oise) azaltmak içi yumuşatılmış görütüler kullaılmalıdır. E Küçük Kareler Görütü Eşleme yötemi içide, yumuşatılmış görütülerle çalışmalıdır. Düşük veya hiçbir işaret olmaması durumuda sıçramalar olmaktadır, buu ölemek içi global (küresel) olarak uygulaa E Küçük Kareler Görütü Eşleme tekiği kullaılabilir. Burada temel fikir güçlü parçaları zayıf parçalara destek vermek içi komşu parçalar arasıda geometrik komşuluk şartlarıı tesis etmektir. Eşleme içi ikide fazla görütü kullaılmalıdır.(multiphoto matchig) Otomatik eşlemeyle ya bloklarla beraber alt bloklarla da ilişki sağlamalıdır. 3
13 Varlık A., Uysal M., Karalar F., Ca Z.C. Tekolojik Araştırmalar: HTED 9 (3) KAYNAKLAR. Ackerma, F., Ve Hah, M.,99, Image Pyramids For Digital Photogrammetry, Stuttgart.. Alta, M. O.,998, Why Digital, Symposium O Digital Photogrammetry, İstabul. 3. Ca, Z. C., Karalar F., Uysal M., Ve Varlık A.,999, The First Turkish Digital Photogrammetry Software, Third Turkish Germa Joit Geodetic Days, İstabul. 4. Toth, C.K., Ve Schek, T.,99, Future Based Matchig for Automatic Image Record, Departmet of geodetic sciece ad surveyig, Ohio State Uiversity. 5. Ecker, R.,99, Digital Orthophoto Geeratio Based O a High Quality DTM, ITC Joural, 99, pp Grue, A.,998, DTM Geeratio ad Visualizatio, Syposium o Digital Photogrammetry, May, İstabul. 7. Grue, A., ve Baltsavias, E.,988, Geometrically Costraied Multiphoto Matchig, Photogrammetric Egieerig ad Remote Sesig, Vol. 54, No : 5 pp Grue, A., ve Baltsavias, E.,987, High Image Precisio Image Matchig For DTM Geeratio, Photogrammetria ( PRS ), 4, Elsevier Sciece Publishers, B. V., pp. 97, Amsterdam. 9. Grue, A., ve Baltsavias, E.,985, Adaptive Least Squares Correlatio with Geometrical Costraits, Proc. SPIE, Vol. 595, pp. 7 8 Caes, Frace.. Grue, A., ve Agourıs, P.,994, Liear Feature Extractio by Least Squares Template Matchig Costraied by Iteral Shape Forces, It. Arch. of Photogrammetry ad Remote Sesig, Vol. 3 Part 3/ pp Kraus, K., 998, Digital Orthophotos I Coectio With GIS, Symposium O Digital Photogrammetry, İstabul.. Tao, Y., Tseg, H., ve Wu, F.,995, Image Matchig by Cross Correlatio, GS 78 Digital Photogrammetry. 3. Varlık A.,999, Digital Fotogrametride Alaa Dayalı Görütü Eşleme Yötemleri.Yüksek Lisas Tezi, Afyo 33
LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2
LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ SABİT NOKTA İTERASYONU YÖNTEMİ Bu yötemde çözüme gitmek içi f( olarak verile deklem =g( şeklie getirilir. Bir başlagıç değeri seçilir ve g ( ardışık
DetaylıTUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi
TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası, 5. Türkiye Harita Bilimsel ve Tekik Kurultayı, 5 8 Mart 5, Akara. TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordiatlarıı Gri istem ile Tahmi Edilmesi Kürşat Kaya *, Levet Taşcı,
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
DetaylıBASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI
Projesii Kousu: Bir çekirgei metre, metre veya 3 metre zıplayarak uzuluğu verile bir yolu kaç farklı şekilde gidebileceği ya da bir kişii veya (veya 3) basamak atlayarak basamak sayısı verile bir merdivei
DetaylıON THE TRANSFORMATION OF THE GPS RESULTS
Niğde Üiversitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi, Cilt 6 Sayı -, (00), 7- GPS SONUÇLARININ DÖNÜŞÜMÜ ÜZERİNE BİR İNCELEME Meti SOYCAN* Yıldız Tekik Üiversitesi, İşaat Fakültesi, Jeodezi Ve Fotogrametri Mühedisliği
DetaylıANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI
TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Tekik Kurultayı 18 22 Nisa 2011, Akara ANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
DetaylıCebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi
3 Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteı Yötemi Bu yötem bir izdüşüm tekiğie dayaır ve yalış pozisyo olarak isimledirile matematiksel tekiğe yakıdır. Buradaki düşüce f() çizgisi üzerideki bilie iki oktada
DetaylıBÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER
BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ İkici bölümde verileri frekas tablolarıı hazırlaması ve grafikleri çizilmesideki esas amaç; gözlemleri doğal olarak ait oldukları populasyo dağılışıı belirlemek ve dağılışı geel özelliklerii
DetaylıISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ
8. HAFTA ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ PORTFÖY YÖNETİMİ II Doç.Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr Geleeksel Portföy Yaklaşımı, Bu yaklaşıma göre portföy bir bilim değil,
Detaylıİstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi
Makie Tekolojileri Elektroik Dergisi Cilt: 8, No: 4, 011 (75-80) Electroic Joural of Machie Techologies Vol: 8, No: 4, 011 (75-80) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.tekolojikarastirmalar.com e-issn:1304-4141
Detaylı3D NESNE MODELLEMEYE YÖNELİK LAZERLİ BİR TARAYICI SİSTEMİN TASARIMI VE GERÇEKLEŞTİRİLMESİ
D NESNE MODELLEMEYE YÖNELİK LAZERLİ BİR TARAYICI SİSTEMİN TASARIMI VE GERÇEKLEŞTİRİLMESİ Erka BEŞDOK Bilal KASAP Jeodei ve Fotogrametri Mühedisliği Bölümü Mühedislik Fakültesi ve Bilgisayar Müh. ABD, Fe
DetaylıTAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)
3 TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ 3.1. Sapmasızlık 3.. Tutarlılık 3.3. Etkilik miimum varyas 3.4. Aralık tahmii (güve aralığı) İyi bir tahmi edici dağılımı tahmi edilecek populasyo parametresie yakı civarda
Detaylı5. BORULARDAKİ VİSKOZ (SÜRTÜNMELİ) AKIM
5. ORURKİ İSKOZ (SÜRTÜNMEİ) KIM 5.0. oru Sistemleri Çözüm Yötemleri oru sistemleriyle ilgili problemleri çözümüde tip çözüm yötemi vardır. ular I. Tip, II. Tip ve III. Tip çözüm yötemleridir. u çözüm yötemleride
DetaylıTOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR
TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR 1.1. Kümeler ve Foksiyolar A ı bir elemaıa B i yalız bir elemaıı eşleye bağıtıya bir foksiyo deir. f : A B, Domf = U A ve ragef B dir. Taım 1.1.1. f : A B foksiyou içi V A olsu.
DetaylıSAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme
SAYISAL ÇÖZÜMLEME Saısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME 8. Hafta İNTERPOLASYON Saısal Çözümleme 2 İÇİNDEKİLER Ara Değer Hesabı İterpolaso Doğrusal Ara Değer Hesabı MATLAB ta İterpolaso Komutuu Kullaımı Lagrace
Detaylı6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI
6. BÖLÜM VEKTÖR LARI -BOYUTLU (ÖKLİT) I Taım: Eğer pozitif bir tam sayı ise sıralı -sayı, gerçel sayılar kümesideki adet sayıı (a 1, a 2,, a ) bir dizisidir. Tüm sıralı -sayılarıı kümesi -boyutlu uzay
DetaylıİNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM
17 Şubat 01 CUMA Resmî Gazete Sayı : 807 TEBLİĞ Bilgi Tekolojileri ve İletişim Kurumuda: İNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam,
DetaylıBİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül
BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ A.Saide Sarıgül DENEYİN AMACI: Akastre bir çubuğu modal parametrelerii (doğal frekas, titreşim biçimi, iç söümü) elde edilmesi. TANIMLAMALAR: Modal aaliz: Titreşe bir sistemi
DetaylıTahmin Edici Elde Etme Yöntemleri
6. Ders Tahmi Edici Elde Etme Yötemleri Öceki derslerde ve ödevlerde U(0; ) ; = (0; ) da¼g l m da, da¼g l m üst s r ola parametresi içi tahmi edici olarak : s ra istatisti¼gi ve öreklem ortalamas heme
DetaylıVeri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı
Veri edir? p Veri edir? Geometrik bir bakış açısı p Bezerlik Olasılıksal bir bakış açısı p Yoğuluk p Veri kalitesi p Veri öişleme Birleştirme Öreklem Veri küçültme p Temel bileşe aalizi (Pricipal Compoet
DetaylıAYRIK DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE GÜRÜLTÜ SÜZME
AYRIK DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE GÜRÜLTÜ SÜZME Fahri VATANSEVER 1 Ferudu UYSAL Adullah UZUN 3 1 Sakarya Üiversitesi, Tekik Eğitim Fakültesi, Elektroik-Bilgisayar Eğitimi Bölümü, 54187 Esetepe Kampüsü/SAKARYA
DetaylıOBTAINING REGIONAL TRANSFORM COEFFICIENT CONSIDERING THE DISTANCE AND DIRECTION WİTH L1-NORM METHOD
LNORM YÖNTEMİ İLE BÖLGESEL DÖNÜŞÜM KATSAYILARININ UZAKLIK VE YÖN DİKKATE ALINARAK ELDE EDİLMESİ Ü. KIRICI, Y. ŞİŞMAN Odokuz Mayıs Üiversitesi, Mühedislik Fakültesi, Harita Mühedisliği Bölümü, Samsu, ulku.kirici@omu.edu.tr,
Detaylı4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin
4/16/013 Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyası içi Tahmi Kitle ve Öreklem Öreklem Dağılımı Nokta Tahmii Tahmi Edicileri Özellikleri Kitle ortalaması içi Aralık Tahmii Kitle Stadart Sapması içi Aralık Tahmii
Detaylı(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.
Problemler 3 i Çözümleri Problemler 3 i Çözümleri Aşağıdaki özellikleri kaıtlamaızı ve buu yaıda daha fazla soyut kaıt vermeizi isteyeceğiz. h.h. eşitliğii ölçümü sıfır ola bir kümei tümleyei üzeride eşit
DetaylıSAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Ders Notları. Prof. Dr.
SAÜ. Mühedislik Fakültesi Edüstri Mühedisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER - Döemi Ders Notları Pro. Dr. Cemaletti KUBAT .Çok Değişkeli Foksiolarda Talor-McLauri Açılımları, Ekstremum Noktalar..Talor-McLauri
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
µ µ içi Güve Aralığı ALTERNATİF İTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMAI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim
DetaylıBileşik faiz hesaplamalarında kullanılan semboller basit faizdeki ile aynıdır. Temel formüller ise şöyledir:
1 BİLEŞİK FAİZ: Basit faiz hesabı kısa vadeli(1 yılda az) kredi işlemleride uygulaa bir metot idi. Ayrıca basit faiz metoduda her döem içi aapara sabit kalmakta olup o döem elde edile faiz tutarı bir soraki
Detaylıİleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferasiyel Deklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulumak veya kullaım koşulları hakkıda bilgi içi http://ocw.mit.edu/terms web sitesii ziyaret ediiz.
Detaylısorusu akla gelebilir. Örneğin, O noktasından A noktasına hareket, OA sembolü ile gösterilir
BÖLÜM 1: VEKTÖRLER Vektörleri taımlamak içi iki yol vardır: uzayda oktalara karşılık gele bir koordiat sistemideki oktalar veya büyüklük ve yöü ola eseler. Bu kısımda, ede iki vektör taımıı buluduğu açıklaacak
DetaylıİÇ YÖNELTME İÇİN KENAR GÖSTERGELERİNİN ÖLÇÜLMESİNDE ÖKLİT MESAFESİ YÖNTEMİNİN KULLANILABİLİRLİĞİNİN ARAŞTIRILMASI
TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası 0. Türkiye Harita Bilisel ve Tekik Kurultayı 8 Mart - Nisa 005, Akara İÇ YÖNELTME İÇİN KENAR GÖSTERGELERİNİN ÖLÇÜLMESİNDE ÖKLİT MESAFESİ YÖNTEMİNİN KULLANILABİLİRLİĞİNİN
DetaylıİÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler...
İÇİNDEKİLER Ö Söz... Poliomlar... II. ve III. Derecede Deklemler... Parabol... 9 II. Derecede Eşitsizlikler... 8 Trigoometri... 8 Logaritma... 59 Toplam ve Çarpım Sembolü... 7 Diziler... 79 Özel Taımlı
Detaylıİki Serbestlik Dereceli Mekanizmalarla İşlev Sentezinde Tasarım Noktalarının Eşit ve Çebişev Aralıklandırması ile Seçiminin Karşılaştırılması
Uluslararası Katılımlı 7. Makia Teorisi Sempozyumu, İzmir, -7 Hazira 05 İki Serbestlik Dereceli Mekaizmalarla İşlev Setezide Tasarım oktalarıı Eşit ve Çebişev Aralıkladırması ile Seçimii Karşılaştırılması
DetaylıMONTE CARLO BENZETİMİ
MONTE CARLO BENZETİMİ U(0,) rassal değişkeler kullaılarak (zamaı öemli bir rolü olmadığı) stokastik ya da determiistik problemleri çözümüde kullaıla bir tekiktir. Mote Carlo simülasyou, geellikle statik
DetaylıREGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyon Basit doğrusal regresyon modeli: .. + n gözlem için matris gösterimi,. olarak verilir.
203-204 Bahar REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyo Basit doğrusal regresyo modeli: y i = β 0 + β x i + ε i Modeli matris gösterimi, y i = [ x i ] β 0 β + ε i şeklidedir. x y 2 gözlem
DetaylıTümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =1+ 2 + 3+...
MC formülüü doğruluğuu tümevarım ilkesi ile gösterelim. www.matematikclub.com, 00 Cebir Notları Gökha DEMĐR, gdemir@yahoo.com.tr Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri Tümevarım Metodu : Matematikte kulladığımız
DetaylıPOLİNOMLAR. reel sayılar ve n doğal sayı olmak üzere. n n. + polinomu kısaca ( ) 2 3 n. ifadeleri polinomun terimleri,
POLİNOMLAR Taım : a0, a, a,..., a, a reel sayılar ve doğal sayı olmak üzere P x = a x + a x +... + a x + a x + a biçimideki ifadelere x e bağlı reel katsayılı poliom (çok terimli) deir. 0 a 0 ax + a x
DetaylıNOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ
NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. KULLANILAN ŞEKİLLERİN VE NOTLARIN TELİF HAKKI KİTABIN YAZARI VE BASIM EVİNE AİTTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ Ekoometri: Sözcük
DetaylıObje Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Tokat İli Uydu Görüntüleri Üzerinde Yapısal Gelişimin İzlenmesi
Obje Tabalı Sııfladırma Yötemi ile Tokat İli Uydu Görütüleri Üzeride Yapısal Gelişimi İzlemesi İlker GÜNAY 1 Ahmet DELEN 2 Mahmut HEKİM 3 1 Gaziosmapaşa Üiversitesi, Mühedislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi,
DetaylıDENEY 4 Birinci Dereceden Sistem
DENEY 4 Birici Derecede Sistem DENEYİN AMACI. Birici derecede sistemi geçici tepkesii icelemek.. Birici derecede sistemi karakteristiklerii icelemek. 3. Birici derecede sistemi zama sabitii ve kararlı-durum
DetaylıTEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR
www.tekolojikarastirmalar.com ISSN:34-44 Makie Tekolojileri Elektroik Dergisi 7 () 35-4 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Makale Polivili Klorür (Pvc) Malzemeleri Sıcaklığa Bağlı Titreşim Özelliklerii Đcelemesi
DetaylıSAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Karma Eğitim Ders Notları. Doç. Dr.
SAÜ. Mühedislik Fakültesi Edüstri Mühedisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER 9- Döemi Karma Eğitim Ders Notları Doç. Dr. Cemaletti KUBAT .Çok Değişkeli Foksiolarda Talor-McLauri Açılımları, Ekstremum Noktalar..Talor-McLauri
DetaylıDEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 3 s. 1-21 Ekim 2005
DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 3 s. -2 Ekim 2005 FRAKTAL GÖRÜNTÜ SIKIŞTIRMADA HASH FONKSİYONLARINA DAYANAN YENİ BİR SINIFLANDIRMA YÖNTEMİ (A NEW CLASSIFICATION METHOD
DetaylıİŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA THE OPERATING CHARACTERISTIC CURVE AND A CASE STUDY
Süleyma Demirel Üiversitesi Vizyoer Dergisi Suleyma Demirel Uiversity The Joural of Visioary İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA ÖZET Yrd. Doç. Dr. Halil ÖZDAMAR 1 İstatistiksel kalite kotrol
DetaylıSüzgeç. Şekil 4.1 Süzgeçlemedeki temel fikir
Deey 4: ayısal üzgeçler Amaç Bu deeyi amacı solu dürtü yaıtlı (FIR) ve sosuz dürtü yaıtlı (IIR) sayısal süzgeçleri taıtılması ve frekas yaıtlarıı icelemesidir. Giriş iyal işlemede süzgeçleme bir siyali
Detaylı6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYLARI
6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYLARI -BOYUTLU (ÖKLİT) UZAYI Taım: Eğer pozitif bir tam sayı ise sıralı -sayı, gerçel sayılar kümesideki adet sayıı (a, a,, a ) bir dizisidir. Tüm sıralı -sayılarıı kümesi -boyutlu uzay
Detaylı2.2. Fonksiyon Serileri
2.2. Foksiyo Serileri Taım.. Herhagi bir ( u (x reel (gerçel değerli foksiyo dizisi verilsi. Bu m foksiyo dizisii tüm terimlerii toplamıa, yai u m (x + u m+ (x + u m+2 (x + u m+3 (x + + u m+ (x + = k=m
Detaylıİşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.
OLASILIK VE İSTATİSTİK DERSLERİ ÖZET NOTLARI İstatistik: verileri toplaması, aalizi, suulması ve yorumlaması ile ilgili ilkeleri ve yötemleri içere ve bu işlemleri souçlarıı probabilite ilkelerie göre
DetaylıAKIŞKAN BORUSU ve VANTİLATÖR DENEYİ
AKIŞKA BORUSU ve ATİLATÖR DEEYİ. DEEYİ AMACI a) Lüle ile debi ölçmek, b) Dairesel kesitli bir borudaki türbülaslı akış şartlarıda hız profili ve eerji kayıplarıı deeysel olarak belirlemek ve literatürde
DetaylıDENEYĐN AMACI: Bu deneyin amacı MOS elemanların temel özelliklerini, n ve p kanallı elemanların temel uygulamalarını öğretmektir.
DENEY NO: 7 MOSFET ÖLÇÜMÜ ve UYGULAMALARI DENEYĐN AMACI: Bu deeyi amacı MOS elemaları temel özelliklerii, ve p kaallı elemaları temel uygulamalarıı öğretmektir. DENEY MALZEMELERĐ Bu deeyde 4007 MOS paketi
DetaylıNİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?
İÇİ ÖREKEME YAPIIR? Zama Kısıdı Maliyeti Azaltma Hata Oraıı Azaltma Souca Ulaşma Hızı Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRİOĞU Araş.Gör. Efe SARIBAY Örekleme Teorisi kousuu içide, Örekleme Tipleri populasyoda örek
DetaylıStandart Formun Yapısı. Kanonik Form. DP nin Formları SİMPLEX YÖNTEMİ DP nin Düzenleniş Şekilleri. 1) Optimizasyonun anlamını değiştirme
5.0.06 DP i Düzeleiş Şekilleri DP i Formları SİMPLEX YÖNTEMİ ) Primal (özgü) form ) Kaoik form 3) Stadart form 4) Dual (ikiz) form Ayrı bir kou olarak işleecek Stadart formlar Simplex Yötemi içi daha elverişli
Detaylıˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.
YTÜ-İktisat İstatistik II Aralık Tahmii II 1 ANAKÜTLE ORANININ (p GÜVEN ARALIKLARI (BÜYÜK ÖRNEKLEMLERDE Her birii başarı olasılığı p ola birbiride bağımsız Beroulli deemeside öreklemdeki başarı oraıı ˆp
DetaylıLOKAL ALANLARDA JEOİT ONDÜLASYONLARININ BELİRLENMESİNDE KULLANILAN ENTERPOLASYON YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI
Selçuk Üiversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühedisliği Öğretimide 30. Yõl Sempozyumu,16-18 Ekim 2002, Koya SUNULMUŞ BİLDİRİ LOKAL ALANLARDA JEOİT ONDÜLASYONLARININ BELİRLENMESİNDE KULLANILAN ENTERPOLASYON
DetaylıGAZİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK - MİMARLIK FAKÜLTESİ KİMYA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ. KM 482 Kimya Mühendisliği Laboratuarı III
GAZİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENİSLİK - MİMARLIK FAKÜLTESİ KİMYA MÜHENİSLİĞİ BÖLÜMÜ KM 482 Kimya Mühedisliği Laboratuarı III eey No : 2-a eeyi adı : Kesikli istilasyo eeyi amacı : a) Kolodaki basıç kaybıı belirlemek,
DetaylıM Ü H E N D İ S L E R İ Ç İ N S AY I S A L YÖ N T E M L E R
İ H S A N T İ M U Ç İ N D O L A P C İ, Y İ Ğ İ T A K S O Y M Ü H E N D İ S L E R İ Ç İ N S AY I S A L YÖ N T E M L E R P U B L I S H E R O F T H I S B O O K Copyright 13 İHSAN TİMUÇİN DOLAPCİ, YİĞİT AKSOY
Detaylı18.06 Professor Strang FİNAL 16 Mayıs 2005
8.6 Professor Strag FİNAL 6 Mayıs 25 ( Pua) P,..., P R deki oktalar olsu. ( ai, ai2,..., a i) P i i koordiatlarıdır. Bütü P i oktasıı içere bir cx +... + cx = hiperdüzlemi bulmak istiyoruz. a) Bu hiperdüzlemi
DetaylıÖğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı
Öğreci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı SORU 1. a) Ekoomii taımıı yapıız, amaçlarıı yazıız. Tam istihdam ile ekoomik büyüme arasıdaki ilişkiyi açıklayıız. b) Arz-talep kauu edir? Arz ve talep asıl artar
DetaylıÜç Boyutlu Bilgisayar Grafikleri
1. Üç Boyutlu Nese Taımlama Yötemleri Bilgisayar grafikleride üç boyutlu eseleri taımlamak içi birçok yötem geliştirilmiştir. Hagi taımlama yötemi avatajlı olduğu üç boyutlu uygulamaı amaç ve gereksiimleri,
DetaylıRobot Navigasyonunda Potansiyel Alan Metodlarının Karşılaştırılması ve Đç Ortamlarda Uygulanması
Robot Navigasyouda Potasiyel Ala Metodlarıı Karşılaştırılması ve Đç Ortamlarda Uygulaması Eyüp Çıar 1 Osma Parlaktua Ahmet Yazıcı 3 1, Elektrik-Elektroik Mühedisliği Bölümü, Eskişehir Osmagazi Üiversesi,
DetaylıRegresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi
Regresyo ve Korelasyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo aalz, aralarıda sebep-souç lşks bulua k veya daha fazla değşke arasıdak lşky belrlemek ve bu lşky kullaarak o kou le lgl tahmler (estmato)
Detaylı5 İKİNCİ MERTEBEDEN LİNEER DİF. DENKLEMLERİN SERİ ÇÖZÜMLERİ
5 İKİNCİ MERTEBEDEN LİNEER DİF. DENKLEMLERİN SERİ ÇÖZÜMLERİ Bir lieer deklemi geel çözümüü bulmak homoje kısmı temel çözümlerii belirlemesie bağlıdır. Sabit katsayılı diferasiyel deklemleri temel çözümlerii
DetaylıİKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME
V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstabul Ticaret Üversitesi, 25-27 Kasım 2005 İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME Tamer EREN
DetaylıAÇIK ĐŞLETME BASAMAKLARI TENÖR KONTROLÜNDE JEOĐSTATĐSTĐKSEL TAHMĐN MODELĐ SEÇĐMĐ
Eskişehir Osmagazi Üiversitesi Müh.Mim.Fak.Dergisi C.XXI, S., 2008 Eg&Arch.Fac. Eskişehir Osmagazi Uiversity, Vol..XXI, No:, 2008 Makalei Geliş Tarihi : 2.02.2007 Makalei Kabul Tarihi : 23.03.2007 AÇIK
DetaylıÖzelKredi. İsteklerinize daha kolay ulaşmanız için
ÖzelKredi İstekleriize daha kolay ulaşmaız içi Yei özgürlükler keşfedi. Sizi içi öemli olaları gerçekleştiri. Hayalleriizi süsleye yei bir arabaya yei mobilyalara kavuşmak mı istiyorsuuz? Veya özel güler
DetaylıBAĞINTI VE FONKSİYON
BAĞINTI VE FONKSİYON SIRALI N-Lİ x, x, x,..., x tae elema olsu. ( x, x, x,..., x ) yazılışıda elemaları sırası öemli ise x, x, x,..., x ) e sıralı -li deir. x, x, x,..., x ) de ( x (, x, x ( x, ) sıralı
DetaylıYatırım Projelerinde Kaynak Dağıtımı Analizi. Analysis of Resource Distribution in Investment Projects
Uşak Üiversitesi Sosyal Bilimler Dergisi (2012) 5/2, 89-101 Yatırım Projeleride Kayak Dağıtımı Aalizi Bahma Alp RENÇBER * Özet Bu çalışmaı amacı, yatırım projeleride kayak dağıtımıı icelemesidir. Yatırım
DetaylıGİRİŞ. Daha karmaşık yapıda olan ve bu ders kapsamına girmeyen denklemler için örnekler ise;
GİİŞ Matematik bakış açısıyla doğrusal modelleri büyük bir avataı vardır. Doğrusal olmaya sistemleri matematiği aalitik yötemlerle oldukça zordur ve geellikle bir ümerik bir çözüm elde edebilmek içi bilgisayar
DetaylıKuzularda Büyümenin Çok Boyutlu Ölçekleme Yöntemi İle Değerlendirilmesi
33 Uluag Uiv. J. Fac. Vet. Me. (003) --3: 33-37 Kuzulara Büyümei Çok Boyutlu Ölçekleme Yötemi İle Değerleirilmesi İsmet DOĞAN * Geliş Tarihi: 5.07.003 Kabul Tarihi: 09.09.003 Özet: Büyümeyi karakterize
DetaylıÖrnek 2.1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Markov Süreçleri Ders 7. Koşulsuz Durum Olasılıkları. Örnek 2.1
Örek.1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Markov Süreçleri Ders 7 Yrd. Doç. Dr. Beyazıt Ocakta Web site: ocakta.bau.edu.tr E-mail: bocakta@gmail.com Reault marka otomobil sahilerii bir soraki otomobillerii de Reault
DetaylıMEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ
MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ Mustafa ÖZDEMİR İ. Cem PARMAKSIZOĞLU ÖZET Düya çapıda rekabeti ö plaa çıktığı bu gükü şartlarda, e gelişmiş ürüü, e kısa sürede, e ucuza üretmek veya ilk yatırım ve işletme
DetaylıTÜME VARIM Bu bölümde öce,kısaca tümevarım yötemii, sorada ÖYS de karşılamakta olduğumuz sembolüü ve sembolüü ele alacağız. A. TÜME VARIM YÖNTEMİ Tümevarım yötemii ifade etmede öce, öerme ve doğruluk kümesi
DetaylıTOPLAM KOLESTEROL, LDL, HDL VE TRİGLİSERİT SEVİYELERİNİN YAŞA GÖRE DEĞİŞİMİNİN DEĞİŞİK REGRESYON MODELLERİYLE İNCELENMESİ
T.C. İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ TOPLAM KOLESTEROL, LDL, HDL VE TRİGLİSERİT SEVİYELERİNİN YAŞA GÖRE DEĞİŞİMİNİN DEĞİŞİK REGRESYON MODELLERİYLE İNCELENMESİ YÜKSEK LİSANS TEZİ EMRE DİRİCAN
DetaylıDoç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ
TAHVİL DEĞERLEMESİ Doç. Dr. M. Mee DOĞANAY Prof. Dr. Ramaza AKTAŞ 1 İçerik Tahvil ve Özellikleri Faiz Oraı ve Tahvil Değeri Arasıdaki İlişki Tahvili Geiri Oraı ve Vadeye Kadar Geirisi Faiz Oraı Riski Verim
DetaylıPOLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK. Derleyen Osman EKİZ Eskişehir Fatih Fen Lisesi 1. GİRİŞ
POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK Derleye Osma EKİZ Eskişehir Fatih Fe Lisesi. GİRİŞ Poliomları idirgeebilmesi poliomları sıfırlarıı bulmada oldukça öemlidir. Şimdi poliomları idirgeebilmesi ile ilgili bazı
DetaylıMühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü. Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması Güz Dönemi
Mühedislik Fakültesi Edüstri Mühedisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM4 Tesis Plalaması 6-7 Güz Döemi 3 Sisteme ekleecek tesis sayısı birde fazladır. Yei tesisler birbirleri ile etkileşim halide olabilirler
DetaylıKİMYASAL DENGE (GİBBS SERBEST ENERJİSİ MİNİMİZASYONU) MODELLEMESİ
KİMYASAL DENGE (GİBBS SERBEST ENERJİSİ MİNİMİZASYONU) MODELLEMESİ M. Turha ÇOBAN Ege Üiversitesi, Mühedislik Fakultesi, Makie Mühedisliği Bölümü, Borova, İZMİR Turha.coba@ege.edu.tr Özet: Kimyasal degei
DetaylıSİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI
DÜZCE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MM306 SİSTEM DİNAMİĞİ SİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI Kutuplar, Sıfırlar ve Zama Cevabı Kavramı Birici Mertebede Sistemleri Zama Cevabı İkici
DetaylıDÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ
DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkaı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ ARAŞTIRMADA PLANLAMA VE ÇÖZÜMLEME (03-09 Ocak 014 Y.ÇELİK) Araştırma Süreci (The research
DetaylıMÜHENDİSLİK MEKANİĞİ (STATİK)
MÜHENDİSLİK MEKANİĞİ (STATİK) Prof. Dr. Meti OLGUN Akara Üiversitesi Ziraat Fakültesi Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü HAFTA KONU 1 Giriş, temel kavramlar, statiği temel ilkeleri 2-3 Düzlem kuvvetler
DetaylıİSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ
İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ Bu bölümdeki yötemler, bilimeye POPULASYON PARAMETRE değeri hakkıda; TAHMİN yapmaya yöelik ve, KARAR vermekle ilgili, olmak üzere iki grupta icelemektedir. Parametre
DetaylıISL 418 Finansal Vakalar Analizi
23.3.218 2. HAFTA ISL 18 Fiasal Vakalar Aalizi Paraı Zama Değeri Doç. Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr 2 Paraı Zama Değeri Paraı Zama Değeri Yatırım ve fiasma kararlarıda rasyoelliği yakalamak
DetaylıKi- kare Bağımsızlık Testi
PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN Ki- kare Bağımsızlık Testi Daha öceki bölümlerde ölçümler arasıdaki ilişkileri asıl iceleeceğii gördük. Acak sıklıkla ilgileile veriler ölçüm
DetaylıHARDY-CROSS METODU VE UYGULANMASI
HRY-ROSS MTOU V UYGUNMSI ğ şebekelerde debi bir oktaya çeşitli yollarda gelebildiği içi, şebekei er agi bir borusua suyu agi yolda geldiğii ilk bakışta söyleyebilmek geellikle mümkü değildir. Çözümleme
DetaylıSÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK-MİMARLIK FAKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNA ELEMANLARI LABORATUARI DENEY FÖYÜ
SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK-MİMARLIK AKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNA ELEMANLARI LABORATUARI DENEY ÖYÜ DENEY I VİDALARDA OTOBLOKAJ DENEY II SÜRTÜNME KATSAYISININ BELİRLENMESİ DERSİN
Detaylı1. GRUPLAR. 2) Aşağıdaki kümelerin verilen işlem altında bir grup olup olmadığını belirleyiniz.
Sorular ve Çözümleri 1. GRUPLAR 1) G bir grup olmak üzere aşağıdaki eşitlikleri gösteriiz. i) e G birim elema olmak üzere e 1 = e. ii) a G olmak üzere (a 1 ) 1 = a. iii) a 1, a 2,, a G içi (a 1 a 2 a )
DetaylıFİBER BRAGG IZGARA TABANLI OPTİK SENSÖRÜN ANALİZİ
FİER RAGG IZGARA TAANLI OPTİK SENSÖRÜN ANALİZİ Lale KARAMAN 1 N. Özlem ÜNVERDİ Elektroik ve Haberleşme Mühedisliği ölümü Elektrik-Elektroik Fakültesi Yıldız Tekik Üiversitesi, 34349, eşiktaş, İstabul 1
DetaylıORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ
ORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ Lokma Gökçe Olimpiyat problemlerii çözümüde eşitsizlik teorisi öemli bir yer tutar. Baze bir maksimum miimum değer problemide, baze bir geometrik eşitsizlik kaıtıda, baze
DetaylıOKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA
Joural of Research i Educatio ad Teachig OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA Yard.Doç.Dr. Tüli Malkoç Marmara Üiversitesi
DetaylıÖZET Doktora Tezi KISITLI DURUM KALMAN FİLTRESİ VE BAZI UYGULAMALARI Esi KÖKSAL BABACAN Akara Üiversitesi Fe Bilimleri Estitüsü İstatistik Aabilim Dal
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ KISITLI DURUM KALMAN FİLTRESİ VE BAZI UYGULAMALARI Esi KÖKSAL BABACAN İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2009 Her hakkı saklıdır ÖZET Doktora Tezi
DetaylıÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ
İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE İSTATİSTİKSEL YORUMLAMA TAHMİNLEME SÜRECİ VE YORUMLAMA SÜRECİ ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI VE ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI Yorumlama
DetaylıİSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr
İSTATİSTİK 2 Tahmi Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beyket.edu.tr İstatistik yötemler İstatistik yötemler Betimsel istatistik Çıkarımsal istatistik Tahmi Hipotez testleri Nokta tahmii Aralık
DetaylıDİKDÖRTGEN SPİRAL ANTENLER ÜZERİNE BİR İNCELEME
DİKDÖRTGEN SPİRAL ANTENLER ÜZERİNE BİR İNCELEME Uğur SAYNAK ve Alp KUŞTEPELİ Elektrik-Elektroik Mühedisliği Bölümü İzmir Yüksek Tekoloji Estitüsü, 35430, Urla, İZMİR e-posta: ugursayak@iyte.edu.tr e-posta:
Detaylıİstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı
İstatistik Nedir? İstatistik rasgelelik içere olaylar, süreçler, sistemler hakkıda modeller kurmada, gözlemlere dayaarak bu modelleri geçerliğii sıamada ve bu modellerde souç çıkarmada gerekli bazı bilgi
DetaylıFOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI
FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI Fotg.D.Bşk.lığı, yurt içi ve yurt dışı harita üretimi için uydu görüntüsü ve hava fotoğraflarından fotogrametrik yöntemlerle topoğrafya ve insan yapısı detayları
DetaylıPLC CİHAZI İLE SERADA SICAKLIK VE NEM KONTROLÜNÜN PID DENETLEYİCİYLE GERÇEKLEŞTİRİLMESİ
PL İHAZI İLE SERAA SIAKLIK VE NEM KONTROLÜNÜN PI ENETLEYİİYLE GERÇEKLEŞTİRİLMESİ M.egiz TAPLAMAIOĞLU 1 Ali SAYGIN 2 Evre EĞİRMENİ 3 em TEZAN 4 1,3,4 Elektrik-Elektroik Mühedisliği Bölümü Mühedislik Mimarlık
DetaylıEME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9
..7 EME 37 Girdi Aalizi Prosedürü SİSTEM SIMÜLASYONU Modelleecek sistemi (prosesi) dokümate et Veri toplamak içi bir pla geliştir Veri topla Verileri grafiksel ve istatistiksel aalizii yap Girdi Aalizi-II
DetaylıYENĐ BĐR ADAPTĐF FĐLTRELEME YÖNTEMĐ: HĐBRĐD GS-NLMS ALGORĐTMASI
Uludağ Üiversitesi ühedislik-imarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 3, Sayı, 008 YENĐ BĐR ADAPĐF FĐLRELEE YÖNEĐ: HĐBRĐD GS-NLS ALGORĐASI Sedat ĐRYAKĐ * eti HAUN ** Osma Hilmi KOÇAL ** Özet: Bu makalede, adaptif
DetaylıISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ
4. HAFTA ISF44 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ PARANIN ZAMAN DEĞERİ VE GETİRİ ÇEŞİTLERİ Doç. Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr 2 Paraı Zama Değeri Paraı Zama Değeri Yatırım
Detaylı