Çokfazlı süzgeç yapılarının meta sezgisel algoritmalar kullanılarak incelenmesi ve geliştirilmesi
Analyzing and improving polyphase filter structures using meta heuristic algorithms
Yazar: AHMET LOĞOĞLU
Danışman: PROF. DR. NURHAN KARABOĞA ; DOÇ. DR. SERDAR KOÇKANAT
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: FIR filtre = FIR filter ; Sayısal filtreler = Digital filters

Özet:
Çok fazlı süzgeçler, girişlerine uygulanan işareti daha etkili bir şekilde süzgeçlemek için bu işareti farklı örnekleme oranlarına sahip farklı frekans bantlarına ayrıştırır ve ardından orijinal işareti tekrar elde etmek için bu alt bantları sentezlemek suretiyle yeniden orijinal işarete dönüştürür. İşareti farklı frekans aralıklarına ayırarak her kanalda farklı işlem yapılmasına olanak sağlayan çok fazlı süzgeç bankaları ses ve video kodlama, çoklu hızlı işaret işleme, sayısal iletişim ve işaret analizi gibi çeşitli alanlarda kullanılır. Ayrıca çok fazlı süzgeç bankaları daha az hesaplama karmaşıklığı, sistem kaynaklarının verimli kullanımı ve geliştirilmiş süzgeç tepki karakteristikleri gibi avantajlar sunmaktadır.
Bu tez çalışmasında meta sezgisel algoritmalarla çok fazlı süzgeç bankası tasarımı gerçekleştirilmiştir. Yapay Arı Koloni Algoritması (Artificial Bee Colony Algorithm, ABC) İyileştirilmiş Yapay Arı Koloni Algoritması (Modified Artificial Bee Colony Algorithm, mABC), Hızlı Yapay Arı Koloni Algoritması (Quick Artificial Bee Colony Algorithm, qABC), Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması (Particle Swarm Optimization, PSO) ve Genetik Algoritma (Genetic Algorithm, GA) gibi meta sezgisel algoritmalarla tasarlanan sayısal süzgeçler kullanılarak gerçekleştirilen çok fazlı süzgeç bankası tasarımlarının performansları karşılaştırılmıştır.
Sonuç olarak, ABC algoritması diğer algoritmalardan daha iyi ortalama değere sahiptir ve daha kısa sürede çözüme ulaşmaktadır. qABC algoritmasının da standart sapma ve en iyi hata değeri açısından ABC ve mABC algoritmalarından daha iyi sonuçlar vermesi sebebiyle çok fazlı süzgeç bankalarının tasarımında kullanılabileceği gösterilmiştir.

Abstract:
Polyphase filters effectively decompose signals at their inputs into various frequency bands, each with its own sampling rate. This process enables more efficient filtering, followed by a synthesis of these sub-bands to reconstruct the original signal. Such segmentation into different frequency bands allows polyphase filter banks to facilitate distinct processing in each channel. These filters find extensive applications in numerous domains, including audio and video coding, multi-rate signal processing, digital communication, and signal analysis. Key advantages of polyphase filter banks include reduced computational complexity, efficient resource utilization, and enhanced filter response characteristics.
In this thesis, a polyphase filter bank design has been implemented using metaheuristic algorithms. The performances of polyphase filter bank designs, which are realized using digital filters designed with metaheuristic algorithms such as the Artificial Bee Colony Algorithm (ABC), Modified Artificial Bee Colony Algorithm (mABC), Quick Artificial Bee Colony Algorithm (qABC), Particle Swarm Optimization (PSO), and Genetic Algorithm (GA), have been compared.
In conclusion, the ABC algorithm exhibits a superior average value compared to other algorithms and reaches a solution in a shorter period of time. The qABC algorithm has also shown to provide better results in terms of standard deviation and best error value compared to ABC and mABC algorithms, demonstrating its suitability for the design of polyphase filter banks.