ÝÞLENMEMÝÞ YAPAY AÇIKLIKLI RADAR VERÝLERÝNÝN SIKIªTIRILMASI SYNTHETIC APERTURE RADAR RAW DATA COMPRESSION

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "ÝÞLENMEMÝÞ YAPAY AÇIKLIKLI RADAR VERÝLERÝNÝN SIKIªTIRILMASI SYNTHETIC APERTURE RADAR RAW DATA COMPRESSION"

Transkript

1 ISTANBUL UNIVERSITY ENGINEERING FACULTY JOURNAL OF ELECTRICAL & ELECTRONICS YEAR VOLUME NUMBER : 001 : 1 : (7-36) ÝÞLENMEMÝÞ YAPAY AÇIKLIKLI RADAR VERÝLERÝNÝN SIKIªTIRILMASI SYNTHETIC APERTURE RADAR RAW DATA COMPRESSION N.Gökhan KASAPOÐLU Bngül YAZGAN Ýstanbul Teknk Ünverstes, Elektrk-Elektronk Mühendslð Fakültes 8066 Maslak, Ýstanbul 1 e-posta: gokhan@ehb.tu.edu.tr ÖZET Bu çalýþmada þlenmemþ yapay açýklýklý radar (YAR) verlernn sýkýþtýrýlmasý çn DCT-BAQ algortmasý tanýtýlmýþtýr. Sonuçlar geleneksel sýkýþtýrma yöntem olan BAQ le karþýlaþtýrýlarak verlmºtr. Zaman domennde ve dönüºüm domennde olmak üzere (YAR) versnn kodlanmasý çn k tür kodlama yaklaþýmý vardýr. Zaman domennde drek kodlama yaparken en çok kullanýlan teknk blok adaptf kuantalamadýr (BAQ). Blok adaptf kuantalamada tüm data, daha küçük boyutlu data bloklarýna ayrýlýr. Ýþlenmemþ YAR versnn gauss daðýlýmlý olmasýndan yararlanarak her br data bloðu çn kuantalama sevyeler, her br bloðun standart sapmasýna baðlý olarak belrlenr. Dönüþüm domennde sýkýþtýrma þlemnde ayrýk kosnüs dönüþümü (DCT) kullanýlmýþtýr. Ýþlenmemþ YAR verlernn dönüþüm katsayýlarýnýn dnamk aralýðý oldukça yüksektr. Bu se sýkýþtýrma performansýný olumsuz etkler. Bu çalýþmada dönüþüm katsayýlarýnýn dnamk aralýðýnýn azaltýlmasý çn dönüþümün DC bleþenler ayrý kodlanmýþtýr. DC bleþenn 8 Btle ayrý kodlanmasý sýkýþtýrma oranýný küçük blok boyutlarý çn azaltsa da bu olumsuz etk büyük blok boyutlarý çn gözardý edleblr. Zaman domennde BAQ ve dönüºüm domennde DCT-BAQ le yapýlan karþýlaþtýrmalar sonunda DCT-BAQ nun BAQ ya göre oldukça y sonuçlar verdð görülmüþtür. Anahtar Sözcükler: Yapay Açýklýklý Radar, YAR, Data Sýkýþtýrma ABSTRACT In ths study Synthetc Aperture Radar (SAR) raw data compresson technques are ntroduced. Two encodng approaches are generally used. Drect encodng n spatal doman and transform encodng n transform doman. A well-known spatal doman compresson technque s based on Block Adaptve Quantzaton (BAQ). BAQ encodng s mplemented by dvdng the SAR Raw data set nto data blocks of small sze and by estmatng for each block, the standard devaton value. In transform doman we use dscrete cosne transform (DCT). SAR Raw data transform coeffcents have hgh dynamc range. Ths causes reducton for compresson performans. We have appled new approach for reducton of dynamc range. We have coded DC component of the transform coeffcents wth 8 Bts for each data block and transmt standard devaton and DC component seperately from transform doman coeffcents. Dynamc range reducton of transform doman coeffcents mproves compresson performans results versus BAQ. Keywords: Synthetc Aperture Radar, SAR, Data Compresson

2 8 Ýþlenmemþ Yapay Açýklýklý Radar Verlernn Sýkýþtýrýlmasý I. Grº Uydu platformlarýnda bulunan Yapay Açýklýklý Radarlar, yer yüzeynn görüntüleyen uzaktan algýlama sstemlerdr. Genþ alanlarýn görüntülenmes sonucu elde edlen verler oldukça büyük mktardadýr. Bu ölçüde büyük verlern letlmes çn gerekl lnk hýzý (104 Mbt/sn) çoðu zaman baþarýlamayablr. Bu yüzden ºlenmemº YAR verlernn sýkýþtýrýlmasý gerekr. Sadece þlenmemþ YAR verlernn letlmes çn deðl, ayný zamanda bu verlern uzaktan algýlama yer stasyonlarýnda arºvlenmes çn de sýkýþtýrma algortmalarýna htyaç duyulur. YAR sensörü tarafýndan aydýnlatýlan alandan yansýyan þaret alýnýr, alýnan analog ºaret ara frekans bölgesne ndrlr ve temel bandda eþ fazlý I ve 90 derece faz farklý Q bleþenler elde edlr. Ýþlenmemþ YAR vers Nyqust frekansýnda genellkle 3 bt le 8 bt arasý kodsözcükler le kodlanarak sayýsallaþtýrýlýr. YAR sensörü le YAR verlernn þlendð yer stasyonlarý arasýndak aþaðý lnk gerçek zamanda ver letmn saðlamalýdýr. Uydu YAR sensörler çn ver sýkýþtýrma, YAR da geçc olarak sensörün bulunduðu platformda kaydedlen data mktarýný azaltmak, uydu yer stasyonu aþaðý lnk çn htyaç duyulan gerekl ver hýzýný azaltmak ve yer stasyonunda YAR verlernn arºvlenmes ve son kullanýcýlara letlmesnde ver hýzýný düþürmek amacýyla gerekldr. Ver sýkýþtýrma berabernde blg kaybýna neden olur, bunun sonucunda da görüntü kaltes bozulablr. Kullanýcýlarýn radar görüntülern hang amaçla kullanacaklarýnýn blnmes durumunda kullanýcýlarýn htyaç duyduklarý görüntü kaltes saðlanablr. Ýþlenmemþ YAR vers drek konumsal uzayda ve dönüþüm uzayýnda olmak üzere genellkle k tür kodlama yapýsý kullanýlarak sýkýþtýrýlablr. En y blnen konumsal uzay sýkýþtýrma teknð Blok Adaptf Kuantalamaya (BAQ) dayanýr ve bu sýkýþtýrma algortmasý Magellan çn uygulanmýþtýr.[9]. Blok Adaptf Kuantalama (Block Adaptve Quantzaton, BAQ) Ýþlenmemþ YAR versn küçük deðþml standart sapmalý rasgele Gauss daðýlýmlý br ºaret olarak modeller.[1] BAQ Ýþlenmemþ YAR versn küçük boyutlu bloklara böler ve her br blok çn standart sapmayý belrler. Ver bloðunun standart sapmasýna baðlý olarak kuantalayýcý eþkler belrlenr. BAQ çn öneml konulardan br de blok boyutunun seçmdr. Blok boyutu, blok çndek Gauss daðýlýmýný garant edecek bçmde büyük, ayný zamanda anten patern modülasyonu ve ºaret gücünün menzl zayýflamasý etklern göstermemes çn se yeternce küçük seçlmeldr. Dönüþüm bazlý sýkýþtýrma teknklernn Ýþlenmemþ YAR verlerne uygulanmasý lneer dönüºümler çn gerçekçdr. Dönüºüm temell kodlama problem çn verlen br rasgele vektörün temel vektörler cnsnden fadesnde ortalama karesel hatanýn (Mean Square Error, MSE) mnmze edlmes stenr. Karhunen- Loeve dönüºümü (Karhunen-Loeve Transformaton, KLT) ortalama karesel hatayý mnmum yapan dönüºümdür. [7], fakat ºlem yoðunluðu oldukça fazladýr. Ayrýk cosnüs dönüþümü (DCT) oldukça sýk kullanýlýr çünkü KL dönüþüme en y yaklaþýmý saðlar ve hýzlý algortmalarla etkn uygulamalara sahptr. II.Yapay Açýklýklý Radar Datasý Ýstatstksel Özellkler Yapay açýklýklý radar versn belrleyen, yüzeyn saçýcýlýðý ve yüzeydek saçýcý yoðunluðu, sadece statstksel parametrelerle açýklanablr. Bundan dolayý saçýlan alan (Ýþlenmemþ yapay açýklýklý radar ºaret) br rasgele süreçtr. YAR ayýrýcýlýk hücres elektromanyetk dalganýn dalga boyu le karþýlaþtýrýldýðý zaman oldukça genþtr.bununla brlkte her ayýrýcýlýk hücresnde yüzeyn yapýsý ve saçýcýlýk yoðunluðunun daðýlýmýna baðlý olarak çok sayýda saçýcý bulunmaktadýr. Yansýyan þaret, herbr saçýcý yansýmalarýnýn, uygun faz düzeltmeler dkkate alýnarak, toplamýnýn sonucudur. Tek br saçýcýdan dönen þaretn fazý, sensör le saçýcý arasýndak mesafe, karþýlýklý yönelme, ve saçýcýnýn elektromanyetk özellkleryle lgldr. Hareketl sstemler çn dönen þaretn fazýndak deðþklk zamana ve alýnan þarettek farklýlýklara baðlý olarak deðþr. Eðer ayýrýcýlýk hücresnde N tane saçýcýnýn olduðunu ve baskýn br hedefn olmadýðýný kabul edersek, toplam saçýlan þaret N N N I + jq = S = + = exp( jφ ) I j Q = cosφ 1 1 = 1 snφ (1)

3 Ýþlenmemþ Yapay Açýklýklý Radar Verlernn Sýkýþtýrýlmasý ºeklnde fade edleblr. Burada I exp( jφ ). saçýcýnýn katkýsýdýr.i ve Q se sýrasýyla toplam þaretn reel ve majner bölümüdür. Eðer saçýcý sayýsý,n, büyükse merkez lmt teorem uygulanablr ve bu durumda I ve Q normal daðýlýmlýdýr. Buna baðlý olarak I ve Q ye lþkn olasýlýk daðýlým fonksyonlarý sýfýr ortalamalý ve varyansý p ( I ) p ( Q ) = = σ olmak üzere 1 πσ 1 πσ exp( exp( I ) σ Q ) σ ºeklnde belrtleblr.[17]. I ve Q lºksz kabul edersek brleþk olasýlýk yoðunluk fonksyonu 9 yararlanýlýr. I ve Q bleþenler Gauss daðýlýmlý, sýfýr ortalamalý ve blnmeyen varyanslýdýrlar. Algortmanýn adaptf olmasý, gelen data bloðunun uygun alt bloklara ayrýlmasý ve her ayrýlan blok çn varyans blgsnn hesaplanarak kuantalamada kullanýlacak eþk blgsnn varyansa baðlý bulunmasýyla saðlanýr. Ýþlenmemþ ver bloðunu oluþturan alt bloklar, Gauss Daðýlýmýný saðlayacak kadar büyük, blok çndek enerjnn sabt olmasýný garant edecek kadar küçük boyutta seçlmeldrler. ªekl 1 de BAQ çn kullanýlan algortmanýn blok dagramý gösterlmºtr.[4,9,10] () Ýþlenmemþ Ver Bloðu Blok Büyüklüðü:blb (I ve Q kanallarý) b b Sýkýþtýrýlmamýþ ver hýzý (bt/örnek) xblbxb xblb 1 I + Q Lloyd-Max p ( I, Q ) = exp( ) (3) Kuantalayýcý πσ σ r: sýkýþtýrma oraný Standart sapma σ nýn hesaplanmasý BAQ ºeklndedr. Polar koordnatlar çn; S S Kodlanmýþ ver bloðu p ( S, φ) = exp( ) (4) blok büyüklüðü:blb πσ πσ (I ve Q kanallarý) olarak bulunur. I + Q = S alýnýrsa 1 p (5) π ( φ ) = ds p ( S, φ) = 0 π S S p ( S ) dφ p ( S, φ) = exp( ), 0 σ σ = V 0 eºtlkler elde edlr. (5) ve (6) fadelernde 0, gösterldð üzere þaretn genlð, S, ( ) aralýðýnda Raylegh daðýlýmlý ve fazý, φ, se 0, π arasýnda unform daðýlýmlýdýr.[4,1] ( ) YAR datasýnýn statstksel özellklernden yararlanacak olan sýkýþtýrma algortmasý çn Saçýlan þaretn reel (I) ve majner (Q) bleþenlernn ayrý ayrý kodlanmasý uygun olacaktýr. Ýþaretn genlk (S) ve fazý (φ) sýkýþtýrma algortmasý çn statstksel yönden uygun deðldr. III. Blok Adaptf Kuantalama Algortmasý BAQ, sensörün bulunduðu platformda, sýkýþtýrma þlemnn gerçek zamanda yapýlmasýna olanak saðlar. Saçýcýlardan yansýyan þaretn I ve Q bleºenlernn statstksel özellklernden b/r Sgma σ Þekl 1 BAQ blok dagramý BAQ algortmasýnda þlenmemþ ver temelde br kaç btle kodlanýr. Bt sayýsýnýn az olmasý blok çndek þaret gücünün deðþm aralýðýnýn, tüm ver (6) çndek gücün deðþm aralýðýna göre çok küçük olmasýna dayanýr. BAQ algortmasýnda kullanýlan Lloyd-Max kuantalayýcý, kuantalanacak þaretn olasýlýk yoðunluk fonksyonunun blnmes durumunda eþðn kuantalama hatalarýný mnmze edecek þeklde seçlmesn saðlar. Þekl de Lloyd-Max kuantalayýcýya at -btlk kodlama karakterstlð gösterlmºtr.[10] ç ý 11 k 10 ý 01 º 00 0,98. σ 0 0,98. σ Þekl Ýk btlk BAQ algortmasý çn kodlama karakterstlð 8 Sýkýþtýrýlmýþ ver hýzý (bt/örnek) xblbx ( b / r) + 8 xblb Grº

4 30 Ýþlenmemþ Yapay Açýklýklý Radar Verlernn Sýkýþtýrýlmasý Tablo 1' de se kaynaðýn olasýlýk yoðunluk fonksyonunun blnmes durumunda kuantalama hatalarýný optmze eden kuantalayýcý çn kuantalayýcý sýnýrlarý ve tekrar oluþturma sevyeler unform olmayan Gauss kuantalayýcý çn sadece poztf deðerler çn gösterlmþtr. Tablo 1 Unform olmayan Gauss (BAQ) Kuantalayýcý sýnýrlarý ve tekrar oluþturma sevyeler Sevyeler b BAQ y SNR 4 0,0 0,9816σ 6 0,0 0,6589σ 1,447σ 8 0,0 0,7560σ 1,050σ 1,748σ 0,458σ 1,510σ 9,3 db 0,3177σ 1,0σ 1,894σ 9,3 db 0,451σ 0,6813σ 1,3440σ,150σ 14,6 db ªekl 3 de YAR ºlenmemþ datasýndan alýnan 8x8 lk br ver bloðunun DCT sonrasý katsayýlarý görülmektedr. Þeklde de görüldüðü üzere katsayýlarýn tüm blok çndek daðýlýmý JPEG de kullanýlan zgzag tarama çn uygun deðldr. Katsayýlarýn bell br düzen çnde olmadýðý, þlenmemþ YAR datasýnýn düþük frekans bleþenlernn yanýnda, yüksek frekans bleþenlernn de etkn olduðu görülmektedr. Bu durum ºlenmemº YAR verlernn zaman domennde dnamk aralýðýnýn fazla olmasýyla açýklanablr.verler arasýndak sert geçþ ler yüksek frekans bleþenlernn de etkn olmasýnýn kanýtýdýr. IV. DCT-BAQ Algortmasý Dönüþüm domennde sýkýþtýrma, zaman domennde çok sayýda olan brbryle lþkl verlern daha az sayýda brbryle lºksz dönüþüm katsayýlarýyla fade edlmesyle saðlanýr. Dönüþüm sonrasý daha az anlamlý katsayýlar atýlýr veya daha az btle kodlanýr. Ýþlenmemþ YAR vers dönüþüm domennde Gauss daðýlýmýna uygun se Blok Adaptf Kuantalama dönüºüm domennde de uygulanablr. Bu ºart oldukça genº blok boyutlarý çn saðlanýr. Ýþlenmemþ YAR vers hem azmuth hem de menzl doðrultusunda frekans modülasyonu çerr. Frekans modülasyonu enerjnn dönüºüm domennde az br bölgeye yoðunlaþmasý sonucunu doðurur. Bunun sonucu olarak ºlenmemº YAR versnn dönüþüm domenndek dnamk aralýðý artar. Dnamk aralýðýn artmasý sýkýþtýrma performansýný olumsuz etkler, Benz, U.,Strodl, K. ve Morera A. dönüºüm domennde þlenmemþ YAR verlernn sýkýþtýrýlmasý çn br yöntem önermºtr.[3] Bu yöntemde ºlenmemº YAR verler, en büyük blgsayar duyarlýlýðý olan 3 btle BAQ kullanýlarak kodlanýr. Böylelkle þlenmemþ YAR verlernn dnamk aralýðýnýn düþürülmes amaçlanmýþtýr. Burada BAQ le kodlanan ver bloklarýnýn boyutu, bls 1, daha öncek bölümde anlatýldýðý gb Gauss daðýlýmýný saðlayacak ölçüde büyük, ver bloðu çndek enerj sevyesnn sabt tutulablmes amacýyla da yeternce küçük seçlmeldr. BAQ sonrasý ver bloklarý brktrlerek bls boyutunda bls >> bls 1 þartýný saðlayan br ver bloðu oluºturulur. Dönüºüm bu brktrlmº ver bloðuna uygulanýr. Dönüþüm sonrasý kodlama þlem yne BAQ kodlayýcý le yapýlýr. Dönüþüm sonrasý BAQ kod þemasýnýn bulunmasý Benz, U.,Strodl, K. ve Morera tarafndan açýklanmýþtýr. [3] Bu çalýþmada dönüþüm temell sýkýþtýrma þlemnde, dnamk aralýðýn azaltýlma þlem dönüþüm sonrasý yapýlmýþtýr. Dönüþüm sonrasý Þekl 3 Ýþlenmemþ YAR 8x8 ver bloðunun DCT katsayýlarý

5 Ýþlenmemþ Yapay Açýklýklý Radar Verlernn Sýkýþtýrýlmasý 31 Ýþlenmemþ Ver Bloðu Blok Büyüklüðü:blb (I ve Q kanallarý) b Dönüºüm DC bleºen yerne sýfýr ekleme b Lloyd-Max Kuantalayýcý r: sýkýþtýrma oraný b/r Kodlanmýþ ver bloðu blok büyüklüðü:blb (I ve Q kanallarý) Sýkýþtýrýlmýþ ver hýzý (bt/örnek) Sýkýþtýrýlmamýþ ver hýzý (bt/örnek) Þekl 4 Ýþlenmemþ YAR verlernn dönüºüm domennde sýkýþtýrýlmasý b Standart sapma σ nýn hesaplanmasý 8 Sgma σ xblbxb xblb xblb BAQ xblbx ( b / r ) DC bleºen 8 BAQ uygulanablmes çn dönüþüm sonrasý ver bloðunun Gauss daðýlýmlý olmasý gerekr. Dönüþüm sonrasý katsayýlar Þekl 3 de gösterlmþtr. Burada DC katsayýsýnýn dðer katsayýlara göre oldukça büyük olduðu görülmektedr. Bu nedenle ver bloðunun standart sapmasý oldukça küçülmekte ve DC bleþene göre küçük olan katsayýlar dönüþüm sonrasý ayný BAQ kuantalama sevyesnde kalmakta ve bu durum kuantalayýcý sevyelernn hepsnn kullanýlablmesn engellemektedr. Eðer dönüþüm sonrasý elde edlen ver bloðunda DC bleþen ayrýlýr ve DC bleþenn yerne sýfýr eklenrse elde edlen yen data bloðunun BAQ le daha verml kodlandýðý görülmüþtür. Burada DC bleþen çýkarýldýðýnda oluþan yen data bloðunun Gauss daðýlýmýna yaklaþtýðý görülür. Varyansla brlkte DC bleºenn de 8 btle kodlanarak gönderlebleceð düþünülürse bu durum sýkýþtýrma performansýný braz da olsa olumsuz etkler fakat daha büyük data bloklarý çn sýkýþtýrma oranýndak olumsuz etks az olur. ªekl 4 de þlenmemþ YAR datasýnýn dönüþüm domennde sýkýþtýrýlmasýna at algortma görülmektedr. Ýþlenmemþ YAR verler Sýkýþtýrýlmýþ x(k,l) Ýþlenmemþ x s (k,l) Ýþlenmemþ x ) ( k, l) yˆ ( k, l) YAR vers YAR YAR vers σ x Sýkýtýrma Açma σ x σ ) ) y Görüntü x(k,l) σ x Ýþleme y(k,l) σ y Þekl 4 Ýþlenmemþ YAR verler performans karþýlaþtýrýlmasý çn sýkýþtýrma sstem V.Ýþlenmemþ YAR Datasý Sýkýþtýrma Teknkler Performans Analz. Sýkýþtýrma þlem sonucunda orjnal ver le sýkýþtýrýlýp tekrar elde edlmþ verlern karþýlaþtýrýlmasý çn çeþtl krterler vardýr. Bu krterlern belrlenmesnde sýkýþtýrýlan vernn hang amaçla kullanýlacaðý önem taþýr. Km zaman nsanýn görme yapýsýný da krterlern belrlenmesnde dkkate almak gerekeblr. Ama sýkýþtýrýlan verler br uydudan elde edlmþ ºlenmemº verler se, orjnal verlerle sýkýþtýrýlýp tekrar elde edlmþ verlern brebr

6 3 Ýþlenmemþ Yapay Açýklýklý Radar Verlernn Sýkýþtýrýlmasý karþýlaþtýrýlmasýnýn yanýnda, sýkýþtýrmanýn ºlenmº ver üzerndek etksnn de belrlenmes gerekr. ªekl 4 de x(k,l) le ºlenmemº orjnal YAR verler, σ le ºlenmemº orjnal YAR x ºaret gücü, x ˆ ( k, l ) le sýkýþtýrýlýp açýlmýþ ºlenmemº YAR vers, σ xˆ le se sýkýþtýrýlýp açýlmýþ YAR þaret gücü gösterlmþtr. Karþýlaþtýrmalarda burada belrtlen bleþenler dkkate alýnmýþtýr. Sýkýþtýrma teknklernn baþarým analz, þaret gürültü oraný, sýkýþtýrma oraný olmak üzere k krterle ortaya konmuþtur. Normalze ortalama karesel hata N N 1 x = x ( k, l) N k= 1 l = 1 σ (9) olarak verlr. Tepeden tepeye ºaret gürültü oraný, PSNR tepe x PSNR ( db ) = 10 log 10 (10) MSE olarak tanýmlanýr. Sýkýþtýrma Oraný, CR sýkýþtýrýl orjnal mýþ ver ver CR = (11) NMSE 1 N N ) ( x ( k, l) x ( k, l )) N k = 1 l = 1 = N N 1 x ( k, l) N k= 1 l = 1 olarak bulunur. Ýþaret gürültü oraný, SNR σx SNR ( db ) = 10 log 10 (8) MSE ºeklndedr. (8) de σ orjnal ºaret gücü x (7) olarak belrtlr. Bu çalýþmada tanýtýlan þlenmemþ YAR verlernn sýkýþtýrýlmasýna yönelk kullanýlan örnek verler 56x56 pksel buyutunda 0-55 gr sevyede, pksel baþýna 8 btle gösterlen görüntüler olarak alýnmýþtýr. Örnek verlern seçmnde þlenmemþ YAR verlernn yanýnda þlenmþ YAR verler de alýnmýþ, Ýþlenmemþ YAR verler çn gelþtrlen algortmalarýnn Ýþlenmþ YAR verlerne etkler de ncelenmþtr. Ýþlenmemþ YAR verlernn doðal görüntülerden farkýný ortaya koymak çn pkseller arasý yumuþak geçþlere sahp doðal a) b) Þekl 5 Ýþlenmemþ YAR vers a) reel (I) bleþen ve b) majner (Q) bleþen

7 Ýþlenmemþ Yapay Açýklýklý Radar Verlernn Sýkýþtýrýlmasý 33 a) b) Þekl 6 Uydudan elde edlmþ Ýþlenmþ YAR görüntüler a)noktasal gürültüden arýndýrýlmýþ L.A. görüntüsü b)noktasal gürültülü Hollanda görüntüsü görüntü de performans analznde örnek ver olarak kullanýlmýþtýr. Böylelkle pkseller arasýnda lþks az olan þlenmemþ YAR verleryle, pkseler arasýnda lþkye sahp doðal görüntülernn karþýlaþtýrýlmasý ve doðal görüntüler çn gelºtrlen teknklern neden ºlenmemº YAR verler çn kullanýlamayacaðýný ortaya çýkarýlablr. Ýþlenmemþ YAR vers komplekstr, reel (I) ve majner (Q) olmak üzere k farklý bleþenden oluºur. ªekl 5 de ºlenmemº YAR versnn reel (I) ve majner (Q) bleºeler görülmektedr.ªekl 5 de görülen verler ºlenmemº ERS 1 data benzetmlernden elde edlmº verlerdr.[11] ªekl 6 a da uydudan elde edlmþ Ýþlenmþ YAR görüntüsü Þekl 6 b de se noktasal gürültülü Ýþlenmþ YAR görüntüsü görülmektedr. Optk sensörlerden elde edlen görüntülerle, YAR sensöründen elde edlen görüntü çn sýkýþtýrma performansýnýn farklýlýðýný ortaya koymak çn se Þekl 7 de ayný yere at, uçaktan elde edlmº YAR sensörü ve optk sensör görüntüler kullanýlmýþtýr. a) b) Þekl 7 Uçaktan elde edlen Havaalaný a)yar görüntüsü b)optk görüntü

8 34 Ýþlenmemþ Yapay Açýklýklý Radar Verlernn Sýkýþtýrýlmasý ªekl 8 Lena VI. BAQ ve DCT-BAQ Algortmalarý Performans Analzler BAQ algortmasý YAR sstemlernde pratkte uygulanan br algortmadýr. Ýþlenmemþ YAR verlernn sýkýþtýrýlmasý çn yen br algortma önerldðnde, Ýþlenmemþ YAR verlernn sýkýþtýrýlmasýnda standart kabul edlen, BAQ le karþýlaþtýrýlmalarý, yen algortmanýn avantajlarýný ortaya koymak çn kullanýlablecek br yoldur. Bu amaçla Bölüm V de anlatýlan örnek verlern performanslarý BAQ ve DCT- BAQ algortmalarý çn karþýlaþtýrmalý olarak gösterlmþtr.þekl 9 de Ýþlenmemþ YAR 1 I ve Q bleºenlernn BAQ ve DCT-BAQ çn performansý brlkte gösterlmþtr. Þekl 9 de görüldüðü gb DCT-BAQ algortmasý yaklaþýk 10 db daha y SNR saðlar. BAQ algortmasý çn blok boyutunun artmasýna baðlý olarak SNR da genel br düþüþ görülürken DCT-BAQ çn blok boyutunun artmasýyla genel br yükselþ görülmektedr. Ayrýca DCT-BAQ algortmasýnýn baþarýmýný Blok boyutuyla az lþkl olduðu söyleneblr. Bu se dönüþüm domenndek DC bleþen dýþýndak katsayýlarýn daðýlýmýnýn blok boyutuna baðlý olmaksýzýn Gauss daðýlýmlý olduðunu gösterr. ªekl 10 de se tüm örnek verler çn DCT-BAQ performans analz gösterlmºtr. ªeklde de görüldüðü gb DCT-BAQ çn en y performans sonucu Ýþlenmemþ Islenmems YAR 1 I ve Q blesenler 5 SNR (db ) DCT-BAQ I DCT-BAQ Q BAQ I BAQ Q Blok Boyutu Þekl 9 Ýþlenmemþ YAR I ve Q bleþenlernn performans analz

9 Ýþlenmemþ Yapay Açýklýklý Radar Verlernn Sýkýþtýrýlmasý YAR vers çn elde edlmºtr. Bununla brlkte YAR verlernn optk verlere göre daha y performans sergledð görüleblr. ªekl 11 de se BAQ ve DCT-BAQ algortmalarýnýn yukarda açýklanan performans sonuçlarý çn blok boyutuna baðlý saðladýklarý sýkýþtýrma oranlarý gösterlmºtr. BAQ algortmasýnda alýnan her bloða lþkn standart sapma 8 btle kodlanýr. DCT-BAQ da se herbr bloða lþkn dönüþüm katsayýlarýnýn DC bleþen 35 de, standart sapmayla brlkte 8 Btle kodlanarak gönderlr. Bu durum DCT-BAQ da gerçeklenen sýkýþtýrma oranýnýn BAQ ya göre braz daha az olmasý sonucunu doðurur. Bu etk yüksek blok boyutlarý çn gözardý edleblr. DCT-BAQ nun SNR performansýnýn blok boyutundan baðýmsýz olduðu düþünülürse, DCT dönüþüm katsayýlarýnýn DC bleþennn 8 Btle kodlanarak gönderlmes sonucu sýkýþtýrma oranýna getrdð olumsuz etk göz ardý edleblr Tüm Örnek verler çn DCT-BAQ Performans Analz SNR (db ) slenmems YAR 1 I Islenms Uydu YAR Islenms Uçak YAR Islenms Uçak optk Islenms Uydu Gürültülü YAR Lena 8x8 16x16 3x3 64x64 18x18 Blok Boyutu ªekl 10 Tüm örnek verler çn DCT-BAQ performans Analz Þekl 11 de Ýþlenmþ Gürültülü YAR Hollanda Görüntüsü, Sýkýþtýrma oraný 3.5 çn gösterlmºtr. DCT-BAQ sonucunda tekrar elde edlen ºaret çn SNR 3.1 db olarak gerçekleþmþtr. Ýþlenmþ Gürültülü YAR Hollanda görüntüsünün düþük blok boyutlarý çn Ýþlenmemþ YAR datasýna yakýnsadýðý söyleneblr. Þekl 1 de görüldüðü gb 3x3 lk bloklarda sýkýþtýrma oraný brbrne çok yakýn deðerler almaktadýr. Bu blok boyutundan büyük blok boyutlarý çn sýkýþtýrma oraný BAQ ve DCT- BAQ algortmalarý çn eþt kabul edleblr. Þekl 11 Ýþlenmþ Gürültülü Uydu YAR Hollanda Görüntüsü CR=3.55 DCT-BAQ SNR=3.1 db

10 36 Ýþlenmemþ Yapay Açýklýklý Radar Verlernn Sýkýþtýrýlmasý 4,1 4 BAQ Blok Boyutuna Bagl Skstrma Oran [9] Kwok, R. and Johnston,W., Block Adaptve Quantzaton of Magellan SAR Data, IEEE Trans. On Geoscence and Remote Sensng. Vol. 7 No 4 July CR 3,9 3,8 3,7 3,6 3,5 3,4 3,3 BAQ DCT-BAQ 8x8 16x16 3x3 64x64 18x18 Blok Boyutu ªekl 1 BAQ ve DCT-BAQ algortmalarý çn sýkýþtýrma oranýnýn blok boyutuna baðlý deðþm KAYNAKLAR [1] Zeol, G. W., A lower bound on the data rate for synthetc aperture radar, IEEE Trans. Inform. Theory,, 708. [] Evert P. and Attema, W., The actve mcrowave nstrument on-board the ERS-1 satellte, Procc. IEEE, 79, 791. [3] Stenberg, B.S., A theory on the effect of hard lmtng and other dstortons upon the qualty of mcrowave mages, IEEE Trans. Acoustcs, Speech, Sgnal Proc., 35, 146 [4] Benz, U.,Strodl, K. and Morera, A., A Compresson of Severel Algorthms for SAR Raw Data Compresson, IEEE Trans On Geoscence and Remote Sensng, Vol 33, No 5, September [5] Franceshett, G., Pascazo, V.,and Schrnz, G., Processng of sgnum coded SAR sgnal: theory and experments, IEE Proc., Part F, 138, 19. [6] Franceshett, G.,Merello,S., and Tesauro, M.,1999.processng of phase quantzed SAR sgnal: theory and experments, IEEE Trans. AEROSP. Electron. Syst., 31, 7. [10] Syood, K., 1996 Introducton to Data Compresson, Morgan Kaufmann Publshers, San Francsco. [11] Rabban, M. and Jones, P., 1991 Dgtal Image Compresson Technques, Spe Optcal Engneerng Press Washngton, USA. [1] Franceschett, G and Lanar, P., 1999 Synthetc Aperture Radar Processng, CRS Press Washngton, USA. [13] Wjmans, W and Armbruster, P., 1996 Data Compresson Technques for Space Aplcatons DASIA 96 Rome, Italy [14] Rulang, Y, Yanfe, W and Png, B., 1998 Raw Data Compresson Technology Study n Spaceborne SAR, Eurosar 98, p 83, Germany. [15] Odoux, B, Deschaux, M and Planes, J., 1998 SAR Raw Data On-Board Compresson wth Frequency Flterng, Eurosar 98 p 51, Germany [16] /Applet_donnees_brutes/exec_eng.htm [17] Ulaby,.W., Moore, R. K., and Fung, A.K.,198 Mcrowave Remote Sensng :Actve and Passve, vol.:radar remote Sensng and Surface Scatterng and Emsson, Addson Wesley, Readng MA. [18] Kasapoðlu, N.Gökhan., Y. Lsans Tez, ÝTÜ Fen Blmler. Ensttüsü., 000 [7] Lm, S, J, Two Dmentonal Sgnal and Image Processng, Prntce-Hall [8] Curlander, J. and. Mcdonough, R., Synthetc Aperture Radar Systems and Sgnal Processng, John Wley & Sons, Inc.

ERS-2 Raw Datası için Dönüşüme Dayalı Sıkıştırma

ERS-2 Raw Datası için Dönüşüme Dayalı Sıkıştırma ERS- Raw Datası çn Dönüşüme Dayalı Sııştırma. Göhan. KASAPOĞLU, İrahm. PAPİLA, Bngül YAZGA, Sedef KET İstanul Ten Ünverstes, Eletr-Eletron Faültes, Eletron ve Haerleşme Mühendslğ, 066, Masla, İstanul Tel:

Detaylı

YÜKSEK FREKANSLI HABERLEÞME DEVRELERÝ ÝÇÝN, TOPLU - DAÐINIK, KARMA ELEMANLI ARABAÐLAÞIM MODELLERÝNÝN BÝLGÝSAYAR DESTEKLÝ TASARIMI

YÜKSEK FREKANSLI HABERLEÞME DEVRELERÝ ÝÇÝN, TOPLU - DAÐINIK, KARMA ELEMANLI ARABAÐLAÞIM MODELLERÝNÝN BÝLGÝSAYAR DESTEKLÝ TASARIMI ÝSTANBUL ÜNÝVERSÝTESÝ MÜENDÝSLÝK FAKÜLTESÝ ELEKTRÝK-ELEKTRONÝK DERGÝSÝ YIL CÝLT SAYI : 21-22 : 1 : 1 ( 32 4 ) YÜKSEK FREKANSLI ABERLEÞME DEVRELERÝ ÝÇÝN, TOPLU - DAÐINIK, KARMA ELEMANLI ARABAÐLAÞIM MODELLERÝNÝN

Detaylı

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale

Detaylı

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI Fırat Ünverstes-Elazığ MİTRAL KAPAK İŞARETİ ÜZERİNDEKİ ANATOMİK VE ELEKTRONİK GÜRÜLTÜLERİN ABC ALGORİTMASI İLE TASARLANAN IIR SÜZGEÇLERLE SÜZÜLMESİ N. Karaboğa 1, E. Uzunhsarcıklı, F.Latfoğlu 3, T. Koza

Detaylı

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü ECAS Uluslararası Yapı ve Deprem Mühendslğ Sempozyumu, Ekm, Orta Doğu Teknk Ünverstes, Ankara, Türkye Üç Boyutlu Yapı-Zemn Etkleşm Problemlernn Kuadratk Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak

Detaylı

TRİSTÖR VE TRİYAK HARMONİKLERİNİN 3 BOYUTLU GÖSTERİMİ VE TOPLAM HARMONİK BOZUNUMA EĞRİ UYDURMA

TRİSTÖR VE TRİYAK HARMONİKLERİNİN 3 BOYUTLU GÖSTERİMİ VE TOPLAM HARMONİK BOZUNUMA EĞRİ UYDURMA PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİL İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : : : : 5- TRİSTÖR VE TRİYAK

Detaylı

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri Rasgele Değşken Üretme Teknkler Amaç Smülasyon modelnn grdlern oluşturacak örneklern üretlmes Yaygın olarak kullanılan ayrık veya sürekl dağılımların örneklenmes sürecn anlamak Yaygın olarak kullanılan

Detaylı

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 3, Sayı:2, 2001 PROJE SEÇİMİ VE KAYAK PLALAMASI İÇİ BİR ALGORİTMA lgün MORALI 1 C. Cengz ÇELİKOĞLU 2 ÖZ Kaynak tahss problemler koşullara bağlı olarak

Detaylı

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK Sürekl Olasılık Dağılım Brkml- KümülatFonksyonu Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr Sürekl olasılık onksyonları X değşken - ;+ aralığında tanımlanmış br sürekl rassal değşken olsun. Aşağıdak

Detaylı

FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM. Sevil ŞENTÜRK

FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM. Sevil ŞENTÜRK FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM Sevl ŞENTÜRK Anadolu Ünverstes, Fen Fakültes, İstatstk Bölümü,26470, ESKİŞEHİR, e-mal:sdelgoz@anadolu.edu.tr

Detaylı

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr.

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr. Deprem Tepksnn Sayısal Metotlar le Değerlendrlmes (Newmark-Beta Metodu) Sunum Anahat Grş Sayısal Metotlar Motvasyon Tahrk Fonksyonunun Parçalı Lneer Interpolasyonu (Pecewse Lnear Interpolaton of Exctaton

Detaylı

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON HAFTA 4 PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYO Gölge değşkenn br başka kullanımını açıklamak çn varsayımsal br şrketn satış temslclerne nasıl ödeme yaptığı ele alınsın. Satış prmleryle satış hacm Arasındak varsayımsal

Detaylı

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar

Detaylı

Yard. Doç. Dr. Oben Dağ 1. İstanbul Arel Üniversitesi obendag@arel.edu.tr. Özet. 1. Giriş. 2. Problemin Tanımı

Yard. Doç. Dr. Oben Dağ 1. İstanbul Arel Üniversitesi obendag@arel.edu.tr. Özet. 1. Giriş. 2. Problemin Tanımı Elektrk Güç Sstemlernde Mkro Şebeke Uygulamaları ve Harmonk Kaynak Yer Tespt Mcrogrd Applcatons n Electrcal Power Systems and Harmonc Source Locaton Yard. Doç. Dr. Oben Dağ 1 1 Elektrk-Elektronk Mühendslğ

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:134-4141 Makne Teknolojler Elektronk Dergs 28 (1) 61-68 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Kısa Makale Tabakalı Br Dskn Termal Gerlme Analz Hasan ÇALLIOĞLU 1, Şükrü KARAKAYA 2 1

Detaylı

Türk Dilinin Biçimbilim Yapısından Yararlanarak Türkçe Metinlerin Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması

Türk Dilinin Biçimbilim Yapısından Yararlanarak Türkçe Metinlerin Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması Türk Dlnn Bçmblm Yapısından Yararlanarak Türkçe Metnlern Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması Banu DİRİ, M.Yahya KARSLIGİL Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Elektronk Fakültes - Blgsayar

Detaylı

ESM-1510 DIN Ray Montajlý Sýcaklýk Kontrol Cihazý. ESM-1510 DIN Ray Montajlý Dijital, ON / OFF Sýcaklýk Kontrol Cihazý

ESM-1510 DIN Ray Montajlý Sýcaklýk Kontrol Cihazý. ESM-1510 DIN Ray Montajlý Dijital, ON / OFF Sýcaklýk Kontrol Cihazý ESM-1510 DIN Ray Montajlý Sýcaklýk Kontrol Chazý ESM-1510 DIN Ray Montajlý Djtal, ON / OFF Sýcaklýk Kontrol Chazý - 3 Djt Göstergel - TC Grþ veya, J tp Termokupl Grþ veya, K tp Termokupl Grþ veya, 2 Tell

Detaylı

KAFES SİSTEMLERİN UYGULAMAYA YÖNELİK OPTİMUM TASARIMI

KAFES SİSTEMLERİN UYGULAMAYA YÖNELİK OPTİMUM TASARIMI PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİLİMLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 1999 : 5 : 1 : 951-957

Detaylı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı SRY ÜNİVERSİESİ Djtal ontrol Laboratuvar Deney Föyü Deney No: 2 Sıvı Sevye ontrol Deney 2.. Deneyn macı Bu deneyn amacı, doğrusal olmayan sıvı sevye sstemnn belrlenen br çalışma noktası cvarında doğrusallaştırılmış

Detaylı

VANTİLATÖR TASARIMI. Şekil 1. Merkezkaç vantilatör tipleri

VANTİLATÖR TASARIMI. Şekil 1. Merkezkaç vantilatör tipleri 563 VANTİLATÖR TASARIMI Fuat Hakan DOLAY Cem PARMAKSIZOĞLU ÖZET Bu çalışmada merkezkaç ve eksenel vantlatör tpler çn gelştrlmş olan matematksel modeln çözümünü sağlayan br blgsayar programı hazırlanmıştır.

Detaylı

Meteorolojik Verilerin Yapay Sinir Ağları Đle Modellenmesi

Meteorolojik Verilerin Yapay Sinir Ağları Đle Modellenmesi KSÜ Fen ve Mühendslk Dergs, 10(1), 2007 148 KSU Journal of Scence and Engneerng, 10(1), 2007 Meteorolojk Verlern Yapay Snr Ağları Đle Modellenmes Kemal ATĐK 1, Emrah DENĐZ 1, Enver YILDIZ 2 1 ZKÜ. Karabük

Detaylı

ROBİNSON PROJEKSİYONU

ROBİNSON PROJEKSİYONU ROBİNSON PROJEKSİYONU Cengzhan İPBÜKER ÖZET Tüm yerkürey kapsayan dünya hartalarının yapımı çn, kartografk lteratürde özel br öneme sahp olan Robnson projeksyonu dk koordnatlarının hesabı brçok araştırmacı

Detaylı

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir : 5 9. BÖLÜM YÜK AKIŞI (GÜÇ AKIŞI) 9.. Grş İletm sstemlernn analzlernde, bara sayısı arttıkça artan karmaşıklıkları yenmek çn sstemn matematksel modellenmesnde kolaylık getrc bazı yöntemler gelştrlmştr.

Detaylı

BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ.

BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ Özkan BALİ ÖZET Personel seçm organzasyonların başarısını etkleyen en öneml problemlerden brdr. Bu seçm, belrszlk çeren

Detaylı

Polinom Filtresi ile Görüntü Stabilizasyonu

Polinom Filtresi ile Görüntü Stabilizasyonu Polno Fltres le Görüntü Stablzasonu Fata Özbek, Sarp Ertürk Kocael Ünverstes Elektronk ve ab. Müendslğ Bölüü İzt, Kocael fozbek@kou.edu.tr, serturk@kou.edu.tr Özetçe Bu bldrde vdeo görüntü dznnde steneen

Detaylı

Bir Hava Emişli Hassas Ekim Makinası ile Karpuz Tohumlarının Ocağa Ekimi. Hill Drop Sowing of Watermelon Seeds using a Precision Vacuum Seeder

Bir Hava Emişli Hassas Ekim Makinası ile Karpuz Tohumlarının Ocağa Ekimi. Hill Drop Sowing of Watermelon Seeds using a Precision Vacuum Seeder Br Hava Emşl Hassas Ekm Maknası le Karpuz Tohumlarının Ocağa Ekm Davut KARAYEL Akdenz Ünverstes, Zraat Fakültes, Tarım Maknaları Bölümü, Antalya dkarayel@akdenz.edu.tr Özet: Ocakvar ekm, toprak çersnde,

Detaylı

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının 1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell

Detaylı

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ BÖLÜM 6 ALTERNATİF AKIM DEVRE ÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ 6. ÇEVRE AKIMLAR ÖNTEMİ 6. SÜPERPOZİSON TEOREMİ 6. DÜĞÜM GERİLİMLER ÖNTEMİ 6.4 THEVENİN TEOREMİ 6.5 NORTON TEOREMİ Tpak GİRİŞ Alternatf akımın

Detaylı

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU 6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız

Detaylı

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği *

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği * İMO Teknk Derg, 28 4393-447, Yazı 29 Şddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetk Algortma le Belrlenmes: GAP Örneğ * Hall KARAHAN* M. Tamer AYVAZ** Gürhan GÜRARSLAN*** ÖZ Bu çalışmada, Genetk Algortma (GA)

Detaylı

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,

Detaylı

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS ve VIKOR ile KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS ve VIKOR ile KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ Ekonomk ve Sosyal Araştırmalar Dergs, Clt 10, Yıl 10, Sayı 1, 2014 The Internatonal Journal of Economc and Socal Research, Vol. 10, Year 10, No. 1, 2014 DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS ve VIKOR

Detaylı

YAPILARIN ENERJİ ESASLI TASARIMI İÇİN BİR HESAP YÖNTEMİ

YAPILARIN ENERJİ ESASLI TASARIMI İÇİN BİR HESAP YÖNTEMİ YAPILARI EERJİ ESASLI TASARIMI İÇİ BİR HESAP YÖTEMİ Araş. Gör. Onur MERTER Araş. Gör. Özgür BOZDAĞ Prof. Dr. Mustafa DÜZGÜ Dokuz Eylül Ünverstes Dokuz Eylül Ünverstes Dokuz Eylül Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü

Detaylı

ASİMETRİK BİR DİELEKTRİK DİLİM DALGA KILAVUZUNUN ETKİN KIRILMA İNDİSİNİN TEORİK OLARAK HESAPLANMASI

ASİMETRİK BİR DİELEKTRİK DİLİM DALGA KILAVUZUNUN ETKİN KIRILMA İNDİSİNİN TEORİK OLARAK HESAPLANMASI Eskşehr Osmangaz Ünverstes Mühendslk Mmarlık Fakültes Dergs Clt:XXII, Sayı:, 009 Journal of Engneerng and Archtecture Faculty of Eskşehr Osmangaz Unversty, Vol: XXII, No:, 009 Makalenn Gelş Tarh : 06.0.009

Detaylı

İnternet Tabanlı İmge Arama Sonuçlarının Histogram Tabanlı Baskın Kümeler ile Gruplandırılması

İnternet Tabanlı İmge Arama Sonuçlarının Histogram Tabanlı Baskın Kümeler ile Gruplandırılması İnternet Tabanlı İmge Arama onuçlarının Hstogram Tabanlı Baskın Kümeler le Gruplandırılması Evren Ferhat EMEKDAŞ 1,3 Zya TELATAR 2 1,2 Elektronk Mühendslğ Bölümü, Ankara Ünverstes, Ankara 3 Elektrk-Elektronk

Detaylı

GENEL DESTEK PROGRAMI. B R NC Amaç, Kapsam, Dayanak ve

GENEL DESTEK PROGRAMI. B R NC Amaç, Kapsam, Dayanak ve LETMELER GEL T RME VE DESTEKLEME DARES BA KANLI I (KOSGEB) GENEL DESTEK PROGRAMI B R NC Amaç, Kapsam, Dayanak ve Amaç MADDE 1 - (1) Bu p kar bçmde gerçekle dares Ba uygulanacak Genel Kapsam MADDE 2 - (1)

Detaylı

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH Dr Türkmen Göksel Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu makalede teknoloj sevyesnn pyasa rekabet ve refah sevyes üzerndek etkler matematksel br model le ncelenecektr

Detaylı

Konumsal Enterpolasyon Yöntemleri Uygulamalarında Optimum Parametre Seçimi: Doğu Karadeniz Bölgesi Günlük Ortalama Sıcaklık Verileri Örneği

Konumsal Enterpolasyon Yöntemleri Uygulamalarında Optimum Parametre Seçimi: Doğu Karadeniz Bölgesi Günlük Ortalama Sıcaklık Verileri Örneği S. ZENGİN KAZANCI, E. TANIR KAYIKÇI Konumsal Enterpolasyon Yöntemler Uygulamalarında Optmum Parametre Seçm: Doğu Karadenz Bölges Günlük Ortalama Sıcaklık S. ZENGİN KAZANCI 1, E. TANIR KAYIKÇI 1 1 Karadenz

Detaylı

UZAY ÇERÇEVE SİSTEMLERİN ELASTİK-PLASTİK ANALİZİ İÇİN BİR YÖNTEM

UZAY ÇERÇEVE SİSTEMLERİN ELASTİK-PLASTİK ANALİZİ İÇİN BİR YÖNTEM ECAS Uluslararası Yapı ve Deprem ühendslğ Sempozyumu, Ekm, Orta Doğu Teknk Ünverstes, Ankara, Türkye UZAY ÇERÇEVE SİSTEERİN STİK-PASTİK ANAİZİ İÇİN BİR YÖNTE Erdem Damcı, Turgay Çoşgun, Tuncer Çelk, Namık

Detaylı

DETERMINATION OF THE ECONOMIC DISPATCH IN ELECTRIC POWER SYSTEMS USING SIMULATED ANNEALING(SA) ALGORITHM

DETERMINATION OF THE ECONOMIC DISPATCH IN ELECTRIC POWER SYSTEMS USING SIMULATED ANNEALING(SA) ALGORITHM 5 Uluslararası İler Teknolojler Sempozyumu (IATS 09), 3-5 Mayıs 2009, Karabük, Türkye ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMİNDE OPTİMAL YAKIT MALİYETİNİN BENZETİM TAVLAMA (BT) ALGORİTMASI İLE BELİRLENMESİ DETERMINATION

Detaylı

Toplam Eşdeğer Deprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 Deprem Yönetmeliği İle 2006 Deprem Yönetmeliğinin Karşılaştırılması

Toplam Eşdeğer Deprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 Deprem Yönetmeliği İle 2006 Deprem Yönetmeliğinin Karşılaştırılması Fırat Ünv. Fen ve Müh. Bl. ergs Scence and Eng. J of Fırat Unv. 19 (2, 133-138, 2007 19 (2, 133-138, 2007 Toplam Eşdeğer eprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 eprem Yönetmelğ İle 2006 eprem Yönetmelğnn

Detaylı

MATLAB GUI İLE DA MOTOR İÇİN PID DENETLEYİCİLİ ARAYÜZ TASARIMI INTERFACE DESING WITH PID CONTROLLER FOR DC MOTOR BY MATLAB GUI

MATLAB GUI İLE DA MOTOR İÇİN PID DENETLEYİCİLİ ARAYÜZ TASARIMI INTERFACE DESING WITH PID CONTROLLER FOR DC MOTOR BY MATLAB GUI İler Teknoloj Blmler Dergs Clt 2, Sayı 3, 10-18, 2013 Journal of Advanced Technology Scences Vol 2, No 3, 10-18, 2013 MATLAB GUI İLE DA MOTOR İÇİN PID DENETLEYİCİLİ ARAYÜZ TASARIMI M. Fath ÖZLÜK 1*, H.

Detaylı

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

MIT Açık Ders Malzemeleri   Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için MIT Açık Ders Malzemeler http://ocm.mt.edu Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında blg almak çn http://ocm.mt.edu/terms veya http://tuba.açık ders.org.tr adresn zyaret ednz. 18.102

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Blgsayarla Görüye Grş Ders 8 Görüntü Eşleme Alp Ertürk alp.erturk@kocael.edu.tr Panorama Oluşturma Görüntüler eşlememz / çakıştırmamız gerekmektedr Panorama Oluşturma İk görüntüden özntelkler çıkar Panorama

Detaylı

Saklı Markov Modeli Kullanarak Türkçe Konuşma Tanıma

Saklı Markov Modeli Kullanarak Türkçe Konuşma Tanıma Saklı Markov Model Kullanarak Türkçe Konuşma Tanıma Özlem Yakar, Rıfat Aşlıyan Adnan Menderes Ünverstes, Matematk Bölümü, Aydın ozlemyakar.34@gmal.com, raslyan@adu.edu.tr Özet: Konuşma tanıma, sesl fadelern

Detaylı

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre Devre Analz Teknkler DEE AAĐZ TEKĐKEĐ Bu zamana kadar kullandığımız Krchoffun kanunları ve Ohm kanunu devre problemlern çözmek çn gerekl ve yeterl olan eştlkler sağladılar. Fakat bu kanunları kullanarak

Detaylı

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda

Detaylı

Korelasyon analizi. Korelasyon analizinin niteliği. Sınava hazırlanma süresi ile sınavdan alınan başarı arasında ilişki var mıdır?

Korelasyon analizi. Korelasyon analizinin niteliği. Sınava hazırlanma süresi ile sınavdan alınan başarı arasında ilişki var mıdır? Korelasyon analz Korelasyon analz Sınava hazırlanma süres le sınavdan alınan başarı arasında lşk var mıdır? q N sayıda öğrencnn sınava hazırlanma süreler le sınavdan aldıkları puanlar tespt edlr. Reklam

Detaylı

ÇOK DURUMLU AĞIRLIKLANDIRILMIŞ BİLEŞENLİ SİSTEMLERİN DİNAMİK GÜVENİLİRLİK ANALİZİ

ÇOK DURUMLU AĞIRLIKLANDIRILMIŞ BİLEŞENLİ SİSTEMLERİN DİNAMİK GÜVENİLİRLİK ANALİZİ T.C. KARA HARP OKULU SAVUNMA BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ HAREKÂT ARAŞTIRMASI ANA BİLİM DALI ÇOK DURUMLU AĞIRLIKLANDIRILMIŞ BİLEŞENLİ SİSTEMLERİN DİNAMİK GÜVENİLİRLİK ANALİZİ DOKTORA TEZİ Hazırlayan Al Rıza BOZBULUT

Detaylı

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre 1 DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cnemre 2 BİRİNCİ BÖLÜM HEDEF PROGRAMLAMA 1.1 Grş Karar problemler amaç sayısına göre tek amaçlı ve çok amaçlı

Detaylı

Adi Diferansiyel Denklemler NÜMERİK ANALİZ. Adi Diferansiyel Denklemler. Adi Diferansiyel Denklemler

Adi Diferansiyel Denklemler NÜMERİK ANALİZ. Adi Diferansiyel Denklemler. Adi Diferansiyel Denklemler 6.4.7 NÜMERİK ANALİZ Yrd. Doç. Dr. Hatce ÇITAKOĞLU 6 Müendslk sstemlernn analznde ve ugulamalı dsplnlerde türev çeren dferansel denklemlern analtk çözümü büük öneme saptr. Sınır değer ve/vea başlangıç

Detaylı

Konular. VERİ MADENCİLİĞİ Temel Sınıflandırma Yöntemleri. Sınıflandırma. Sınıflandırma. Konular. Gözetimli & Gözetimsiz Sınıflandırma

Konular. VERİ MADENCİLİĞİ Temel Sınıflandırma Yöntemleri. Sınıflandırma. Sınıflandırma. Konular. Gözetimli & Gözetimsiz Sınıflandırma Konular VERİ MADENCİLİĞİ Temel Sınıflandırma Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Şule Gündüz Öğüdücü www.cs.tu.edu.tr/~gunduz/courses/vermaden/ Sınıflandırma şlem Sınıflandırma yöntemler Yapay snr ağları Sınıflandırma

Detaylı

Communication Theory

Communication Theory Communcaton Theory ENFORMASYON TEORİSİ KODLAMA Doç. Dr. Hakan Doğan ENFORMASYON DEYİMİ NEDEN KULLANILMIŞ? Kaynaklarn, kanalların,alıcıların blg karakterstklern ncelemek. Blgnn letmn optmze etmek çn İletmn

Detaylı

POLİNOMLARLA VE BULANIK MANTIK İLKELERİNE GÖRE GEOİT BELİRLEMENİN PRESİZYONA ETKİSİ

POLİNOMLARLA VE BULANIK MANTIK İLKELERİNE GÖRE GEOİT BELİRLEMENİN PRESİZYONA ETKİSİ TMMOB Harta ve Kadastro Mühendsler Odası 0. Türkye Harta Blmsel ve Teknk Kurultayı 8 Mart - Nsan 00, Ankara POLİNOMLARLA VE BULANIK MANTIK İLKELERİNE GÖRE GEOİT BELİRLEMENİN PRESİZONA ETKİSİ M. ılmaz,

Detaylı

TESADÜFİ DEĞİŞKENLERLE İLGİLİ BAZI YAKINSAKLIK ÇEŞİTLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

TESADÜFİ DEĞİŞKENLERLE İLGİLİ BAZI YAKINSAKLIK ÇEŞİTLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ISSN:1306-3111 e-journal of New Worl Scences Acaemy 2008, Volume: 3, Number: 4 Artcle Number: A0108 NATURAL AND APPLIED SCIENCES MATHEMATICS APPLIED MATHEMATICS Receve: March 2008 Accepte: September 2008

Detaylı

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır. UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres

Detaylı

Makine Öğrenmesi 6. hafta

Makine Öğrenmesi 6. hafta Makne Öğrenmes 6. hafta Yapay Snr Ağlarına Grş Tek katmanlı YSA lar Algılayıcı (Perceptron) Aalne (Aaptve Lnear Elemen Byolojk Snr Hücres Byolojk snrler ört ana bölümen oluşmaktaır. Bunlar: Denrt, Akson,

Detaylı

İki-Kademeli Basınçlı Santrifüj Soğutucu

İki-Kademeli Basınçlı Santrifüj Soğutucu İk-Kademel Basınçlı Santrfüj Soğutucu Model RTGC Serler CR413EA Katalogdak Model fades model kodumuzu belrtmektedr. Genel Özellkler 1) Yüksek verml, yarı-hermetk tp kompresör, yüksek performans ve uzun

Detaylı

BÖLÜM 9 İKİ BOYUTLU PANEL YÖNTEMLERİ

BÖLÜM 9 İKİ BOYUTLU PANEL YÖNTEMLERİ BÖLÜM 9 İKİ BOYUTLU PAEL YÖTEMLERİ 9.. Grş 9.2. Kompleks dülemde poansyel akım problemnn negral formülasyonu 9.3. Doğrusal paneller boyunca sab ekllk dağılımı hal 9.4. Kaynak dağılımını esas alan panel

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt:13 Sayı:2 sh.75-87 Mayıs 2012

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt:13 Sayı:2 sh.75-87 Mayıs 2012 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Clt:13 Sayı:2 sh.75-87 Mayıs 2012 ÇELİK YAPI SİSTEMLERİNDE İKİNCİ MERTEBE ANALİZ YÖNTEMLERİNİN İNCELENMESİ (INVESTIGATION OF SECOND ORDER ANALYSIS

Detaylı

Koordinat Dönüşümünde Deney Tasarımı Yaklaşımı

Koordinat Dönüşümünde Deney Tasarımı Yaklaşımı Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 213 (37-46) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 213 (37-46) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 139-3983 Makale

Detaylı

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER Blmn amaçlarından br yaşanılan doğa olaylarını tanımlamak ve olayları önceden tahmnlemektr. Bu amacı başarmanın yollarından br olaylar üzernde etkl olduğu

Detaylı

Genetik Algoritma ile İki Boyutlu Şekil Yerleştirme ÖZET

Genetik Algoritma ile İki Boyutlu Şekil Yerleştirme ÖZET Genetk Algortma le İk Boyutlu Şekl Yerleştrme Metn Özşahn 1 ve Mustafa Oral 2 1) Çukurova Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Endüstr Mühendslğ Bölümü, Adana, Turkey 2 Çukurova Ünverstes Blgsayar Mühendslğ Bölümü,

Detaylı

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ M.Ensar YEŞİLYURT (*) Flz YEŞİLYURT (**) Özet: Özellkle uzak verlere sahp ver setlernn analz edlmesnde en küçük kareler tahmnclernn kullanılması sapmalı

Detaylı

EVRİMSEL ALGORİTMA İLE SINIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZASYON

EVRİMSEL ALGORİTMA İLE SINIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZASYON EVRİMEL ALGORİTMA İLE INIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZAYON Ş. BALKU, R. BERBER Ankara Ünvetes Mühendslk Fakültes, Kmya Mühendslğ Bölümü Tandoğan, 06100 Ankara ÖZET Aktf çamur proses atıksu arıtımında kullanılan

Detaylı

DÜŞÜK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ GÖRÜNTÜLERDEN AYKIRI DEĞER AYIKLAMASI KULLANARAK GÜRBÜZ YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ GÖRÜNTÜ ELDE ETME YÖNTEMİ

DÜŞÜK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ GÖRÜNTÜLERDEN AYKIRI DEĞER AYIKLAMASI KULLANARAK GÜRBÜZ YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ GÖRÜNTÜ ELDE ETME YÖNTEMİ DÜŞÜK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ GÖRÜNTÜLERDEN AYKIRI DEĞER AYIKLAMASI KULLANARAK GÜRBÜZ YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ GÖRÜNTÜ ELDE ETME YÖNTEMİ Kemal ÖZKAN Erol SEKE e-posta : ozan@ogu.edu.tr e-posta : esee@ogu.edu.tr, Esşehr

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ

TÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ TÜRİYE DEİ 38 kv LU 4 BARALI GÜÇ SİSTEMİDE EOOMİ YÜLEME AALİZİ Mehmet URBA Ümmühan BAŞARA 2,2 Elektrk-Elektronk Mühendslğ Bölümü Mühendslk-Mmarlık Fakültes Anadolu Ünverstes İk Eylül ampüsü, 2647, ESİŞEHİR

Detaylı

ROTASYON ORMAN ALGORİTMASI İLE YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ MULTİSPEKTRAL UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN SINIFLANDIRILMASI

ROTASYON ORMAN ALGORİTMASI İLE YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ MULTİSPEKTRAL UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN SINIFLANDIRILMASI ROTASYON ORMAN ALGORİTMASI İLE YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ MULTİSPEKTRAL UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN SINIFLANDIRILMASI İsmal ÇÖLKESEN 1, Tahsn YOMRALIOĞLU 2, Taşkın KAVZOĞLU 3 1 Araş. Gör., Gebze Yüksek Teknoloj Ensttüsü,

Detaylı

Çelik çerçevelerin enerjiye dayalı tasarımında kat yatay yer değiştirmelerinin etkisi

Çelik çerçevelerin enerjiye dayalı tasarımında kat yatay yer değiştirmelerinin etkisi Dcle Ünverstes Mühendslk Fakültes mühendslk dergs mühendslkdergs Dcle Ünverstes Mühendslk Fakültes Clt:,, 1, 67-78 3-9 Çelk çerçevelern enerjye dayalı tasarımında kat yatay yer değştrmelernn etks Onur

Detaylı

ÖZET Yüksek Lisans Tezi. Kinematik Modelde Kalman Filtreleme Yöntemi ile Deformasyon Analizi. Serkan DOĞANALP. Selçuk Üniversitesi

ÖZET Yüksek Lisans Tezi. Kinematik Modelde Kalman Filtreleme Yöntemi ile Deformasyon Analizi. Serkan DOĞANALP. Selçuk Üniversitesi ÖZE Yüksek Lsans ez Knematk Modelde Kalman Fltreleme Yöntem le Deformasyon Analz Serkan DOĞANALP Selçuk Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Jeodez ve Fotogrametr Anablm Dalı Danışman: Yrd. Doç. Dr. Bayram URGU

Detaylı

Yapay Sinir Ağı ve Bulanık-Yapay Sinir Ağı Yöntemleri Kullanılarak Tava Buharlaşma Tahmini

Yapay Sinir Ağı ve Bulanık-Yapay Sinir Ağı Yöntemleri Kullanılarak Tava Buharlaşma Tahmini Tarım Blmler Araştırma Dergs 3 (): 45-5, 00 ISSN: 308-3945, E-ISSN: 308-07X, www.nobel.gen.tr Yapay Snr Ağı ve Bulanık-Yapay Snr Ağı Yöntemler Kullanılarak Tava Buharlaşma Tahmn Özgür KIŞI Selcan AFŞA

Detaylı

Quality Planning and Control

Quality Planning and Control Qualty Plag ad Cotrol END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL Prof. Dr. Mehmet ÇAKMAKÇI Dokuz Eylül Üverstes Edüstr Mühedslğ Aablm Dalı 1 Qualty Maagemet İstatstksel Proses Kotrol Kotrol Kartları 2 END 3618

Detaylı

VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER

VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER VEKTÖRLER VE VEKTÖREL IŞLEMLER 1 2.1 Tanımlar Skaler büyüklük: Sadece şddet bulunan büyüklükler (örn: uzunluk, zaman, kütle, hacm, enerj, yoğunluk) Br harf le sembolze edleblr. (örn: kütle: m) Şddet :

Detaylı

Kamuflaj Tespiti için Hiperspektral Görüntüleme Hyperspectral Imaging for Camouflage Detection

Kamuflaj Tespiti için Hiperspektral Görüntüleme Hyperspectral Imaging for Camouflage Detection Karaca A. C., Ertürk A., Güllü M. K., Elmas M., Ertürk S., Kamuflaj Tespt çn Hperspektral Görüntüleme, Clt 3, Sayı 5, Syf 35-39, Hazran 2013 SAVTEK Makales Kamuflaj Tespt çn Hperspektral Görüntüleme Hyperspectral

Detaylı

Öznitelik Seçme Yöntemlerinin Karılatırılması ve Baarı Kriteri

Öznitelik Seçme Yöntemlerinin Karılatırılması ve Baarı Kriteri C. Ünsalan and A. Erçl, "Comparson of feature selecton algorthms a new performance crtera for feature selecton", Proceedngs of IEEE SIU'98, pp. 60-65, ay 998, Kzlcahamam, Turkey (n Turksh Özntelk Seçme

Detaylı

BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2. Öğretim planındaki AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5

BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2. Öğretim planındaki AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5 BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. YAPI ARAŞTIRMASI VE DOKÜMANTASYON Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5 Ön Koşullar : Önerlen Dersler

Detaylı

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi *

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi * İMO Teknk Derg, 2012 6037-6050, Yazı 383 K-Ortalamalar Yöntem le Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelern Belrlenmes * Mahmut FIAT* Fath DİKBAŞ** Abdullah Cem KOÇ*** Mahmud GÜGÖ**** ÖZ

Detaylı

İMGE İŞLEME Ders-9. İmge Sıkıştırma. Dersin web sayfası: (Yrd. Doç. Dr. M.

İMGE İŞLEME Ders-9. İmge Sıkıştırma. Dersin web sayfası:  (Yrd. Doç. Dr. M. İMGE İŞLEME Ders-9 İmge Sıkıştırma (Yrd. Doç. Dr. M. Kemal GÜLLÜ) Dersin web sayfası: http://mf.kou.edu.tr/elohab/kemalg/imge_web/odev.htm Hazırlayan: M. Kemal GÜLLÜ İmge Sıkıştırma Veri sıkıştırmanın

Detaylı

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t : HAFTA 13 GÖLGE EĞİŞKENLERLE REGRESYON (UMMY VARIABLES) Gölge veya kukla (dummy) değşkenler denen ntel değşkenler, cnsyet, dn, ten reng gb hemen sayısallaştırılamayan ama açıklanan değşkenn davranışını

Detaylı

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 4, Sayı 1, 3 6 Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI H. BİRCAN, Y. KARAGÖZ ve Y. KASAPOĞLU

Detaylı

BETONARME YAPI TASARIMI

BETONARME YAPI TASARIMI BETONARME YAPI TASARIMI DEPREM HESABI Doç. Dr. Mustafa ZORBOZAN Mart 008 GENEL BİLGİ 18 Mart 007 ve 18 Mart 008 tarhler arasında ülkemzde kaydedlen deprem etknlkler Kaynak: http://www.koer.boun.edu.tr/ssmo/map/tr/oneyear.html

Detaylı

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır. KONU : DUAL MODELİN EKONOMİK YORUMU Br prmal-dual model lşks P : max Z cx D: mn Z bv AX b AV c X 0 V 0 bçmnde tanımlı olsun. Prmal modeln en y temel B ve buna lşkn fyat vektörü c B olsun. Z B B BB c X

Detaylı

DEFORMASYONLARIN MODELLENMESİ. Levent TAŞÇI 1 ltasci@firat.edu.tr

DEFORMASYONLARIN MODELLENMESİ. Levent TAŞÇI 1 ltasci@firat.edu.tr DFORMSYOLRI MODLLMSİ Levent TŞÇI 1 ltasc@frat.edu.tr Öz: Deformasyonların belrleneblmes çn farklı çalışma grupları tarafından ortaya konulmuş farklı yaklaşımlar söz konusudur. Deformasyon analznde, bloklar

Detaylı

SH SK S..LL. BPW ECO Disc Treyler Disk Freni TSB 3709 / 4309 / 4312. Servis Bildirisi BPW BERGISCHE ACHSEN. Treyler Disk Freni.

SH SK S..LL. BPW ECO Disc Treyler Disk Freni TSB 3709 / 4309 / 4312. Servis Bildirisi BPW BERGISCHE ACHSEN. Treyler Disk Freni. Servs Bldrs BPW ECO Dsc Treyler Dsk Fren BPW BERGISCHE ACHSEN BPW ECO Dsc Treyler Dsk Fren TSB 3709 / 4309 / 4312 Servs Bldrs SH SK S..LL BPW ECO Dsc Servs Bldrs BPW Servs Takýmýnýn Ýçerð BPW Aks Etket

Detaylı

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI YÜKSEK LİSANS TEZİ Müh. Ramadan VATANSEVER Anablm Dalı: İşletme Mühendslğ Programı: İşletme

Detaylı

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular Basel II Geçş Sürec Sıkça Sorulan Sorular Soru No: 71 Cevaplanma Tarh: 06.03.2012 İlgl Hüküm: --- Konu: Gayrmenkul İpoteğyle Temnatlandırılmış Alacaklar İçn KR510AS Formunun Doldurulmasına İlşkn Örnek

Detaylı

ENERJİ. Isı Enerjisi. Genel Enerji Denklemi. Yrd. Doç. Dr. Atilla EVCİN Afyon Kocatepe Üniversitesi 2007

ENERJİ. Isı Enerjisi. Genel Enerji Denklemi. Yrd. Doç. Dr. Atilla EVCİN Afyon Kocatepe Üniversitesi 2007 Yrd. Doç. Dr. Atlla EVİN Afyon Kocatepe Ünverstes 007 ENERJİ Maddenn fzksel ve kmyasal hal değşm m le brlkte dama enerj değşm m de söz s z konusudur. Enerj değşmler mler lke olarak Termodnamğn Brnc Yasasına

Detaylı

2. STEGANOGRAFİ 1. GİRİŞ

2. STEGANOGRAFİ 1. GİRİŞ 1. GİRİŞ Bu çalışmada, steganograf sstemnn FPGA üzernde tasarımı ve gerçeklenmes sağlanmıştır. Esk Yunancada gzlenmş yazı anlamına gelen steganograf, blgnn görünürlüğünü gzleme blmne verlen smdr. Günümüzde

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ- KARE TESTLERİ Doç.Dr. Al Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIAY Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı,

Detaylı

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim.

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim. SM de yer alacak fermyonlar Standart Model (SM) agrange Yoğunluğu u s t d c b u, d, c, s, t, b e e e,, Şmdlk nötrnoları kütlesz Kabul edeceğz. Kuark çftlern gösterelm. u, c ve t y u (=1,,) olarak gösterelm.

Detaylı

PORTFÖY SEÇİMİNDE MARKOWITZ MODELİ İÇİN YENİ BİR GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI

PORTFÖY SEÇİMİNDE MARKOWITZ MODELİ İÇİN YENİ BİR GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI Yönetm, Yıl: 18, Sayı: 56, Şubat 2007 PORTFÖY SEÇİMİDE MARKOWITZ MODELİ İÇİ YEİ BİR GEETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI Arş. Grv. Tmur KESKİTÜRK İstanbul Ünverstes - İşletme Fakültes Sayısal Yöntemler Anablm Dalı

Detaylı

---- >0.01. b0.05 >0.1 >0.1 >0.25 >0.25 70 Î 5 0.1 0.5 1 5 10 0.1

---- >0.01. b0.05 >0.1 >0.1 >0.25 >0.25 70 Î 5 0.1 0.5 1 5 10 0.1 Bna Kabuğunda Isı Ger Kazanımı Heat Recovery n Buldng Envelopes Max Howard SHERMAN, lan S. WALKER, Çevren: Devrm GÜRSEL ---- 1 >.1 25 >.1 b.5 Tpk Ev Pe Sayısı 9 f=.5 >.1 >.1 >.25 8 2 \ >.25 7 Tp» Ev Pesayısı

Detaylı

YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS

YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS NURAY TUNCER PROF. DR. DURDU KARASOY Tez Danışmanı Hacettepe Ünverstes Lsansüstü Eğtm-Öğretm Yönetmelğnn İstatstk Anablm Dalı İçn Öngördüğü

Detaylı

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI A. DNYİN AMACI : Bast ser ve bast paralel drenç devrelern analz edp kavramak. Voltaj ve akım bölücü kurallarını kavramak. Krchoff kanunlarını deneysel olarak uygulamak. B. KULLANILACAK AAÇ V MALZML : 1.

Detaylı

TEKLİF MEKTUBU SAĞLIK BAKANLIĞI_. '.. m

TEKLİF MEKTUBU SAĞLIK BAKANLIĞI_. '.. m SAĞLIK BAKANLIĞI TC Kayıt No: 133709 TURKIYE KAMU HASTANELERI KURUMU ı TRABZON ILI KAMU HASTANELERI BIRLIGI GENEL SEKRETERLIGI Kanun Eğtm Araştırma Hastanes TEKLİF MEKTUBU Sayı : 23618724 12.10.2015 Konu

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs, Clt 0, Sayı 3, 04, Sayfalar 85-9 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences PREFABRİK ENDÜSTRİ YAPIARININ ARMONİ

Detaylı

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ön Koşullar : Grafk İletşm I ve II, Tasarım Stüdyosu I, II, III derslern almış ve başarmış

Detaylı

ĐDEAL BĐR DC/DC BUCK DÖNÜŞTÜRÜCÜNÜN GENELLEŞTĐRĐLMĐŞ DURUM UZAY ORTALAMA METODU ĐLE MODELLENMESĐ

ĐDEAL BĐR DC/DC BUCK DÖNÜŞTÜRÜCÜNÜN GENELLEŞTĐRĐLMĐŞ DURUM UZAY ORTALAMA METODU ĐLE MODELLENMESĐ ĐDEA BĐR D/D BUK DÖNÜŞTÜRÜÜNÜN GENEEŞTĐRĐMĐŞ DURUM UZAY ORTAAMA METODU ĐE MODEENMESĐ Meral ATINAY Ayşe ERGÜN AMAÇ Ercüment KARAKAŞ 3,,3 Elektrk Eğtm Bölümü Teknk Eğtm Fakültes Kocael Ünerstes, 4, Anıtpark

Detaylı

ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI

ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI M. Sedat HAYALİOĞLU *, S. Özgür DEĞERTEKİN * * Dcle Ünverstes, Müh.-Mm. Fak., İnşaat Müh. Böl., Dyarbakır ÖZET Bu çalışmada çelk uzay çerçevelern, Amerkan

Detaylı

Çift Katlı Kumaş Dokuma Tekniği

Çift Katlı Kumaş Dokuma Tekniği DKUMA =;';9 ;'; Çft Katlı Kumaş Dokuma Teknğ Double cloth weavng Özet Nhat ÇELK, Yılmaz ERBL Çukurova Ünverstes, Müh Mm Fak Tekstl Mühendslğ Bölümü Bu çalışmada, 'kışlık gys, döşemelkler ve gen et olarak

Detaylı