Etan molekülü spektrumundaki genişleme etkilerinin neural network yöntemi ile ortadan kaldırılması /
Yazar: NESRİN ÖZDENER
Danışman: PROF. DR. AHMET K. ATAKAN
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Fizik Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 1991
Konu: Fizik ve Fizik Mühendisliği = Physics and Physics Engineering
Dizin: Etan molekülü = Ethane molecule ; Spektrum = Spectrum ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
ÖZET Bu çalışmada etan molekülü spektrumunu etkileyerek, gerçek spektrumdan farklılıklar göstermesine neden oları makina etkilerini arıtan iki değişik ıtıetocl geliştirilmiştir. Heisenberg belirsizliğinden kaynaklanan doğal genişlemelerle sıcaklık ve basınçtan ileri gelen Doppler ve Lorentz genişlemeleri spektrumu oluşturan çizgilere Voigt şeklini verirler. Mekanik ve elektronik etkenler ile spektral çizgilerin ölçümünü yapan dedektörün yüzeyinin sonlu olması bu Voigt profilinin genişleyerek bozulmasına sebep olur. Bu etkiler bir makina fonksiyonu olarak modellenebilirler. Voigt şeklinin bu makina fonksiyonu ile konvolüsyonu genişlemiş spektrum çizgilerini oluşturur. Bu genişlemiş sinyal spektrasından, makina etkilerini arıtarak gerçek sinyaKVoigt} spektrasını elde etme yollarından biri dikonvolüsyon metodu olup, bu çalışmada önce Jansson dikonvolüsyon metodu kullanılmıştır. Çalışmanın ikinci aşamasında makina etkileri, Neural Network metodu kullanılarak arıtılması denenmiştir. Farklı makina fonksiyonlarıyla konvolut edilerek elde edilen genişlemiş sinyal spektraları gerçek sinyal spektraları ile çiftlendirilmiştir. Neural Network sistemi bu sinyalspektrası çiftleri ile eğitilmiştir. Eğitilen bu Neural Network sisteminden kendisine verilen genişlemiş sinyal spektrasından makina etkilerini arıtması istenmiştir. Dikonvolüsyon metodunda kullanılan makina fonksiyonunun bilinme zorluğu, iterasyon sayısının artması ile oluşan zaman ve enerji kayıpları düşünüldüğünde Neural Network metodunun geçerliliği daha iyi görülecektir. VI

Abstract:
SUMMARY The aim of this work is to eliminate the machine effects which cause the broadening of the spectral line's of ethane molecule. To this end two different methods have been developed. Natural broadening due to Heisenberg's uncertainty principle, Doppler broadening due to thermic motion and Lorentz broadening due to pressure combine to give Voigt profile Mechanical and electronic factors in conjunction with the finite width of the dedector broaden the Voigt profile can be modeled as a machine function. The convolution of the machine function with the Voigt profile result in machine broadened spectral line. One of the methods of eliminating these machine effects on the Voigt profile is the deconvolution of the observed spectra with a model of the machine function. Jansson's method was utilized in the first stage of this work. In the second part of the study machine effects were eliminated by using a Neural Network. Different machine functions and Voigt profiles were convoluted to get the observed spectral lines. Observed spectral lines and the Voigt profile couples were fed to a Neural Network and the IIInetwork was trained. The trained Neural Network was then used to eliminate the effects of the machine function from the observed spectra. In the deconvolution method, the nessesity of knowing the instrumental function and the time and energy loses due to the increased number of iterations imptly that the Neural Network method is the more practical one. IV