Çok amaçlı optimizasyon yöntemleri ile işaret ayrıştırma
Signal separation with multi-objective optimization methods
Yazar: HÜSAMETTİN ÇELİK
Danışman: PROF. DR. NURHAN KARABOĞA
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
İşaret işleme alanında birçok problem, Kör Kaynak Ayrıştırma problemleri olarak formüle edilmiştir. Klasik olarak bu problemler kaynak işaretlerine ilişkin bir ayrıştırma kriterinin optimizasyonu yoluyla çözülmektedir. Ancak birçok pratik durumda kaynaklara ilişkin birden fazla bilgi bulunmaktadır ve dolayısıyla sorunun çözümü için birden fazla ayrıştırma kriteri oluşturulabilmektedir. Bu nedenle bu çalışma, kör kaynak ayrıştırma problemlerini çözmek için, SPEA2 yöntemi ile birden fazla kriterin eş zamanlı optimizasyonu ile elde edilen çok amaçlı bir yaklaşım uygulanmasını önermektedir. Bu yaklaşımın uygulanabilirliğini ortaya koymak amacıyla önce üç kişiye ait konuşma sesleri ve sonrasında biyomedikal işaretlerin ayrıştırılması test edilmiştir. Ayrıca bu tez çalışmasında kullanılan çok amaçlı kör kaynak ayrıştırmasının performansını artırmak için ön işlemler uygulanarak işaret ayrıştırmadaki başarım oranı olumlu şekilde test edilmiştir. Ayrıca işaretlerin örnek sayısının azaltılması amacıyla Ayrık Dalgacık Dönüşümü uygulanarak zaman-frekans ekseninde gerekli analizler yapılmıştır. Bu analiz sonucunda elde edilen karışık işaretler çok amaçlı kör kaynak ayırma yöntemine uygulanmış ve önerilen yöntemlerle performansın arttırılabileceği görülmüştür. Aynı zamanda önerilen yöntemlerin işlem maliyetleri artmasına rağmen işlem sürelerinde az da olsa azalma sağlanmıştır. Uygulama sonuçları, birbirine karışmış konuşma sesleri veya birbirine karışmış biyomedikal işaretlerin ayrıştırılmasında önerilen yöntemin kullanılabileceğini göstermiştir.
Anahtar Kelimeler: Kör Kaynak Ayrıştırma, Çok Amaçlı Optimizasyon, SPEA2, Ayrık Dalgacık Dönüşümü, Beyazlatma, İşaret Ayrıştırma.

Abstract:
Many problems in the field of signal processing have been formulated as Blind Source Separation problems. Classically, these problems are solved by optimizing a separation criterion for the source signals. However, in many practical cases, there is more than one information about the resources and therefore more than one separation criterion can be created to solve the problem. Therefore, this study proposes to apply a multi-objective approach obtained by simultaneous optimization of multiple criteria with the SPEA2 method to solve blind source separation problems. To demonstrate the feasibility of this approach, first the speech sounds of three people and then the parsing of biomedical signals has been tested. In addition, to increase the performance of the Multi-Objective Blind Source Separation used in this thesis study, the performance rate in signal separation has been tested by applying pre-processing. In addition, in order to reduce the number of samples of the signals, the necessary analyzes were obtained on the time-frequency axis by applying the Discrete Wavelet Transform. The mixed signals obtained as a result of this analysis have been applied to the multi-objective blind source separation method and it has been seen that the performance could be increased with the proposed methods. At the same time, although the transaction costs of the proposed methods increased, a slight decrease has been achieved in the processing times. Application results have shown that the proposed method can be used to separate entangled speech or biomedical signals. Application results have shown that the proposed method can be used in separating mixed speech sounds or mixed biomedical signals.
Keywords: Blind Source Separation, Multi-Objective Optimization, SPEA2, Discrete Wavelet Transform, Whitening, Signal Separation.