Farksal gelişim algoritmasının incelenmesi ve işaret kestiriminde kullanılması
Analysing differential evolution algorithm and its use for signal prediction
Yazar: CANAN ASLIHAN KOYUNCU
Danışman: Y.DOÇ.DR. NURHAN KARABOĞA
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
FARKSAL GELİŞİM ALGORİTMASININ İNCELENMESİ VE İŞARETKESTİRİMİNDE KULLANILMASICanan Aslıhan KOYUNCUErciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri EnstitüsüYüksek Lisans Tezi, Eylül 2006Tez Danışmanı: Yrd. Doç. Dr. Nurhan KARABOĞAÖZETOptimizasyon problemleriyle karşılaşıldığında genellikle ilk yapılması gereken,probleme özel sezgisel bir yaklaşım tekniği belirlemektir. Bu şekildeki gelişime dayalıalgoritmalar, zor optimizasyon problemleri için oldukça üstün başarımgöstermektedirler. Algoritmada kullanılan basit mutasyon işlemi, algoritmanınbaşarımını geliştirmekte ve onu daha güçlü (robust) yapmaktadır. Farksal GelişimAlgoritması hızlı, basit, kolayca kullanılabilir ve değiştirilebilir, gürültülü ve zamanabağlı amaç fonksiyonları için kullanılabilir, özellikle doğrusal olmayan sınırlamalıoptimizasyon problemlerinde etkili olma vb. özelliklere de sahiptir.Sayısal süzgeç ayrık zamanlı işaretleri süzmek için kullanılan sayısal bir sistemdir.Süzgeç tasarımcıları, farklı bir çok süzgeç yapısını, örneğin, Sonlu Darbe Yanıtlı (FiniteImpulse Response, FIR) ve Sonsuz Darbeli Yanıtlı (Infinite Impulse Response, IIR)süzgeçler, bunların doğrudan ya da kaskat şekilleri veya kafes yapılarını vs.incelemektedirler. Çoğu süzgeç tasarım işleminde tasarımcı, önce bir süzgeç yapısınıardından süzgeç katsayılarını ve sonra da seçilen süzgecin ihtiyaçları yerine getiripgetirmediğini belirlemektedir. Giriş verisinin istatistiksel karakteristiği zamana bağlıolarak değişirse ya da giriş verisi hakkındaki gereken bilgi yeterli olmazsa adaptifsüzgeçlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bilgisayarlar, başarımlarının gelişimi ile evrimselalgoritmalara dayanan optimizasyon metotlarının yeni bir sınıfını kullanarak bazı teknikproblemlerin çözümüne izin vermektedir. Bu çalışmada, bu algoritmalardan biri olanFarksal Gelişim algoritması kullanılarak adaptif FIR süzgeç tasarımı gerçekleştirilmişve işaret kestirimine yönelik yeni bir algoritma geliştirilmiştir.Anahtar Kelimeler: Farksal Gelişim Algoritması, Adaptif Süzgeç, İşaret Kestirimi.

Abstract:
ANALYSING DIFFERENTIAL EVOLUTION ALGORITHM AND ITS USEFOR SIGNAL PREDICTIONCanan Aslıhan KOYUNCUErciyes University, Graduate School of Natural and Applied SciencesMSc. Thesis, September 2006Thesis Supervisor: Assistant Prof. Dr. Nurhan KARABOĞAABSTRACTFacing with optimization problems, the first thing to do is determining a specificapproximation technique for the problem. The evolutionary algorithms have highperformance on the difficult optimization problems. The simple mutation process usedin the algorithm makes differential evolution be an efficient, effective and robustevolutionary optimization method. Differential Evolution algorithm is also simple andeasy to use and to modify and requires a few control variables. It is quite effectiveparticularly on nonlinear and noisy problems.Digital filter is a system that filters discrete time signals. Filter designers considerdifferent filter structures: Finite Impulse Response(FIR) and Infinite Impulse Response(IIR) filters, direct and cascaded forms, lattice structures etc. Common to most filterdesign procedures is the fact that the designer has to specify a filter structurebeforehand, compute the filter coefficients and then decide if the chosen filter fulfillsthe requirements. If the statistical characteristic of the input data varies with respect totime or the required knowledge about input data is not satisfactory, adaptive filters areneeded. For the design of adaptive FIR filters, there exist several methods. Computerperformance improvement allows solving some technical problems by using a new classof optimization methods based on the so-called `evolution? algorithm.In this study, one of these algorithms, which is called differential evolution has beenused to design Adaptif FIR Filter and a new algorithm has been described for SignalPrediction.Keywords: Differential Evolution Algorithm, Adaptive Filter, Signal Prediction.