Browsing by Subject "Noise filtering"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Kesirli fourier dönüşümünün zaman bölgesinde sonlu farklar yöntemine uygulanması
    (IEEE, 2010-04) Sayın, I.; Arıkan F.; Arıkan, Orhan
    Bilgisayarların hız ve belleklerinin gelişmesi ile birlikte elektromanyetik problemlerin çözümünde saysal yöntemler sıkça kullanılmaya başlanmış ve bu konuda çok sayda araştırma yapılmıştır. Saysal Elektromanyetik yöntemleri genel olarak zaman ve frekans tabanlı yöntemler olarak sınıflandırılabilir. Zaman tabanlı yöntemler geçici tepkilerin ve geniş bantlı problemlerin incelenmesinde kullanışlı olurken, frekans tabanlı yöntemler durağan hal tepkilerin ve dar bantlı problemlerin incelenmesinde en iyi çözümü vermektedir. Her iki yaklaşımın da avantajlarını ön plana çıkarabilecek bir yöntem geliştirilebileceği düşünülmektedir. Uzayda ve/veya zamanda Kesirli Fourier Dönüşümü uygulanarak bazı durumlarda hesaplama karmaşıklığı azaltılabilir. Kesirli Fourier Dönüşümü, sürekli Fourier Dönüşümünün genelleştirilmiş halidir. Son yıllarda bu konu üzerinde çeşitli çalışmalar yapılmakta ve uygulama alanları genişlemektedir. Genel olarak, sinyal işleme ve gürültü süzme gibi alanlarda kullanılmaktadır. Bu çalmada Kesirli Fourier Dönüşümü, ilk kez Maxwell denklemlerine zaman bölgesinde uygulanmış ve elde edilen diferansiyel denklemler sonlu farklar yaklaşımı ile ayrık hale getirilmiştir. Elde edilen ayrık sonlu fark denklemlerinin çözümü için öneriler sunulmuştur.
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Keyframe reduction techniques for motion capture data
    (IEEE, 2008-05) Önder, Onur; Güdükbay, Uğur; Özgüç, Bülent; Erdem, T.; Erdem, Ç.; Özkan, M.
    Two methods for keyframe reduction of motion capture data are presented. Keyframe reduction of motion capture data enables animators to easily edit motion data with smaller number of keyframes. One of the approaches achieves keyframe reduction and noise removal simultaneously by fitting a curve to the motion information using dynamic programming. The other approach uses curve simplification algorithms on the motion capture data until a predefined threshold of number of keyframes is reached. Although the error rate varies with different motions, the results show that curve fitting with dynamic programming performs as good as curve simplification methods. ©2008 IEEE.