Yapay arı koloni algoritması kullanılarak iki boyutlu sayısal süzgeçlerin tasarımının incelenmesi ve geliştirilmesi
Examination and improving of two dimensional digital filters design by using artificial bee colony algorithm
Yazar: SERDAR KOÇKANAT
Danışman: PROF. DR. NURHAN KARABOĞA
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Son yıllarda, iki boyutlu (Two Dimensional, 2-D) sayısal süzgeç tasarımları tıp, uzay ve elektronik gibi birçok alanda başarıyla kullanılmaktadır. 2-D sayısal süzgeç tasarım problemleri çok-modlu, çok parametreli ve çok boyutlu optimizasyon problemleri olduğu için, birçok araştırmacı bu tasarım problemlerinin çözümünde yüksek yakınsama hızına ve küresel araştırma yeteneğine sahip sezgisel algoritmaları kullanmaktadırlar.
Bu tez çalışmasında, en etkin sezgisel algoritmalardan biri olan yapay arı koloni (Artificial Bee Colony, ABC) algoritması hem doğrusal zamanla değişmeyen hem de adaptif 2-D sonlu dürtü cevaplı (Finite Impulse Response, FIR) sayısal süzgeçlerin 2-D gürültü giderimi uygulaması ile tasarımında kullanılmıştır. Ayrıca, değişen gürültü seviyesinin ve süzgeç derecesinin 2-D gürültü giderimi uygulaması üzerine etkisi de incelenmiştir. ABC algoritmasının süzgeç tasarım performansı parçacık sürü optimizasyonu (Particle Swarm Optimization, PSO) ve diferansiyel gelişim (Differential Evolution, DE) sezgisel algoritmaları ile birlikte adaptif süzgeç tasarımlarında sıkça tercih edilen en küçük ortalama kareler (Least Mean Square, LMS) ve normalize edilmiş en küçük ortalama kareler (Normalized Least Mean Square, NLMS) algoritmalarının performansı ile mukayese edilmiştir. Ayrıca, ABC algoritması kullanılarak klinik ultrason sayısal görüntüleri üzerindeki Speckle gürültüsünün giderilmesi için yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Sonuç olarak, ABC algoritması 2-D FIR sayısal süzgeçlerin 2-D gürültü giderimi uygulamaları ile tasarımlarında hem elde edilen ortalama, standart sapma ve en iyi hata değerleri açısından hem de elde edilen sayısal görüntülerin kalitesi açısından diğer algoritmalara göre daha iyi sonuçlar vermiştir.

Abstract:
Recently, two dimensional (2-D) digital filter designs have been used successfully in many fields, such as medicine, aerospace and electronics. Because the 2-D digital filter design approaches are multi-modal, multi-parameter and multi-dimensional optimization problems, many researchers have been used metaheuristic algorithms which have high convergence speed and global research capabilities in solving these design problems.
In this thesis, the artificial bee colony (ABC) algorithm that is one of the most efficient metaheuristic algorithms is used in the design of both linear time invariant and adaptive 2-D finite impulse response (FIR) digital filters with 2-D noise cancellation application. In addition, the effects of varying noise levels and filter orders on the 2-D noise cancellation application are analyzed. The digital filter design performance of the ABC algorithm is compared with those of the particle swarm optimization (PSO) and differential evolution (DE) metaheuristic algorithms and least mean square (LMS) and normalized least mean square algorithms which are more preferred algorithm in adaptive filter design. Also, a novel approach is proposed for elimination of Speckle noise on clinical ultrasound digital images using the ABC algorithm. As a result, in the designs of 2-D FIR digital filters with 2-D noise cancellation applications, the ABC algorithm gives better results than those of the other algorithms in terms of both obtained mean, standard deviation and best error values and the visual quality of the restored digital images.