İstatistiksel çoklu hızlı işaret kestirimi için yeni yaklaşımlar

Abstract

Bu tezde, istatistiksel çoklu hızlı işaret kestirimindeki mevcut yöntemlere alternatif olabilecek yeni yöntemlerin önerildiği beş çalışma gerçekleştirilmiştir. İlk çalışmada, Wiener süzgeç yapılarına dayalı mevcut çoklu hızlı işaret kestirimi yönteminin başarımını geliştirmek amacıyla, görgül kip ayrıştırma ve en küçük kareler destek vektör makineleri eğri uydurma tabanlı gürültü azaltma yapılarını Wiener süzgeç yapılarıyla birleştiren iki görgül yöntem önerilmiştir. Tezdeki ikinci çalışmada, yüksek çözünürlüklü bir işaretin kestirimini, farklı hızlarda örneklenmiş düşük çözünürlüklü gürültülü gözlemlerinden elde etmek için, mevcut en küçük ortalama kareler yaklaşımına dayalı uyarlamalı süzgeçleme yapısına alternatif olarak, bu süzgecin değiştirilmiş sürümleri olan dört adet çoklu hızlı uyarlamalı süzgeç yapısı önerilmiştir. Tezdeki üçüncü çalışma olarak, çoklu hızlı işaret kestirimi için Wiener süzgeç yapıları yerine görgül kip ayrıştırma yöntemi, Savitzky-Golay süzgeci ve ortanca (medyan) süzgeçten oluşan karma bir yapının kullanıldığı yeni bir yöntem önerilmiştir. Dördüncü çalışma olarak, yüksek çözünürlüklü bir işaretin düşük çözünürlüklü gürültülü gözlemlerinden kestirimi amacıyla, mevcut yöntemin yerine görgül kip ayrıştırma aralık eşikleme tekniği ve ortanca süzgeçleme tabanlı gürültü süzme yaklaşımını kullanan karma bir yöntem önerilmiştir. Tezdeki son çalışmada ise, çoklu hızlı işaret kestirimi için, mevcut yöntemin yerine görgül kip ayrıştırma yinelemeli aralık eşikleme tekniği tabanlı gürültü süzme yapıları kullanan bir yöntem önerilmiştir. Yapılan tüm çalışmalarda, önerilen yöntemler ile mevcut yöntemlerin karşılaştırıldığı benzetim örnekleri gerçekleştirilmiş ve önerilen yöntemlerin üstünlükleri ve olası kısıtları tüm yönleriyle ortaya konmaya çalışılmıştır.

In this thesis, five studies about statistical multirate signal estimation have been performed in which new methods that could be alternative to existing methods are proposed. In the first study, to enhance the performance of the existing multirate signal estimation method that is based on Wiener filter structures, two empirical methods combining empirical mode decomposition- and least squares support vector machine regression-based noise reduction schemes with Wiener filter structures have been proposed. The second study in the thesis, to obtain an estimation of high-resolution signal from its low-resolution noisy observations sampled at different rates, as an alternative to existing multirate adaptive filter structure that is based on the least mean squares approach, four adaptive multirate filter structures which are modified versions of this structure have been proposed. As the third study in the thesis, a new method has been proposed in which a hybrid structure that consists of the empirical mode decomposition method, Savitzky-Golay filter and median filter is used for multirate signal estimation instead of Wiener filter structures. In the fourth study, to estimate a high-resolution signal from its low-resolution noisy observations, a hybrid method employing the empirical mode decomposition interval thresholding technique- and median filtering-based denoising approach has been proposed instead of existing method. The final study in the thesis, instead of existing method, a method employing the empirical mode decomposition iterative interval thresholding technique-based denoising structures has been proposed for multirate signal estimation. In all studies, simulation examples in which proposed and existing methods are compared were carried out and advantages and potential limitations of the proposed methods have been tried to be introduced in all aspects.