Durağan olmayan işaretler için zaman-frekans entropilerine dayalı akıllı örüntü tanıma
An Intelligent pattern recognition for nonstationary signals based on the time-frequency entropies
Yazar: İBRAHİM TÜRKOĞLU
Danışman: DOÇ.DR. AHMET ARSLAN
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2002
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Dalgacık dönüşümleri = Wavelet transforms ; Entropi = Entropy ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Örüntü tanıma = Pattern recognition

Özet:
ÖZET DOKTORA TEZİ DURAĞAN OLMAYAN İŞARETLER İÇİN ZAMAN - FREKANS ENTROPTLERB^E DAYALI AKILLI ÖRÜNTÜ TANIMA İbrahim TÜRKOGLU Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik - Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı 2002, Sayfa: 112 Teknolojinin gelişmesi ile bir çok alanda akıllı tam sistemleri önem kazanmış ve hu sistemlerin temelini örüntü tanıma oluşturmaktadır. Örüntü tanıma, bilinmeyen örüntü şekillerini belirli bir sınıfa dahil ederek tanımlamak ve bilinen bir sınıfa ait olan örüntüyü teşhis etmektir. Örüntü tanıma; iki önemli aşamadan oluşmaktadır : Özellik çıkarıcı ve sınıflandırıcı. Sınırlandırıcı tasarımında en önemli gösterge doğru özellikleri seçmektir. Başka bir deyişle ileri örüntü tanıma tekniklerinde daha karmaşık sınırlandırıcı tasarlamak yerine, daha iyi özellik çıkarımı ön plandadır. Bu tez çalışmasında da, durağan olmayan işaret örüntüleri için güçlü bk özellik çıkarımı amaçlanmıştır. Bu amaçla, durağan olmayan işaretler için dalgacık dönüşümü, entropi, parametrik ve parametrik olmayan zaman-frekans spektral anafe yöntemlerine dayak, tümleşik özellik çıkarım metodolojileri geliştirilmiştir. Geliştirilen özellik çıkarım yöntemleri, yapay sinir ağı örüntü sınıflandırıcısının içerisine gömülerek, yeni dalgacık sinir ağ modelleri ile. adaptif örüntü tanıma yaklaşımı ortaya konmuştur. Bu yöntemlerin etkinliği ve sağlandığı, Fırat Tıp Merkezi kardiyoloji kliniğinden tenrin edilen, Doppler kalp işaretleri üzerinde denenmiştir. Sistemin başarımı, doktor etkenli tanı kararlan ile karşılaştırılmış ve yaklaşık olarak %96 doğru tanımlama yüzdesine ulaşılmıştır. Bu yöntem, gerek duyulan biyomedikal, telekomünikasyon ve benzer alanlarda, doğrudan karar verici veya insan faktörünün karar aşamasına yardımcı olacak şekilde, otomatik akıllı tam sistemlerinin kullanılmasının güvenirliğim artıracaktır. Anahtar Kelimeler : Örüntü tanıma, özellik çıkarma, adaptif özellik çıkarma, akıllı tanı sistemi, dalgacık dönüşümü, parametrik modeller, parametrik olmayan modeller, durağan olmayan işaret, Doppler kalp işaretleri, yapay sinir ağlan, entropi, dalgacık ağlan. xn

Abstract:
ABSTRACT PhD Thesis AN INTELLIGENT PATTERN RECOGNITION FOR NONSTATIONARY SIGNALS BASED ON THE TIME - FREQUENCY ENTROPIES Ibrahim TÜRKO?LU Firat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electrical - Electronics Engineering 2002, Page: 112 Intelligent recognition systems have gained importance in various areas with the technological developments, and pattern recognition constitutes the bases of this systems. Pattern recognition is to recognize unknown patterns by assigning them into a known class or known patterns belonging to a known class. Pattern recognition includes two steps: Feature extraction and classification. The most important indication is to select the true features. In another word extracting more precise feature is much more important than designing more complex classifier in advanced pattern recognition techniques. In this thesis, a powerful feature extraction was aimed for non-stationary signal patterns. With this aim integrated feature extraction methodologies were developed which depend on wavelet transform, entropy, parametric and non- parametric time- frequency spectral analysis methods for non-stationary signals. By placing the feature extraction methods developed into the artificial neural network pattern classifier, adaptive pattern recognition approach was presented by the new wavelet neural network models. The efficiency and reliability of these methods were examined by using Doppler heart signals from the cardiology clinic of Firat Medicine Center. The success of the system was compared with the doctor-based diagnosis and correct diagnosis about of %96 was achieved. This method will increase the reliability of automatic intelligent diagnosis systems by helping the diagnosis by the practitioner or by directly diagnosing in various fields such as biomedical and telecommunications. Keywords : Pattern recognition, feature extraction, adaptive feature extraction, intelligent diagnosis system, parametric models, nonparametric models, nonstationary signal, Doppler heart signals, artificial neural networks, entropy, wavelet networks. xm