Çok-bileşenli sinyallerin analizi için destek bölge uyarlamalı hermite-gauss açılımı
Date
Authors
Editor(s)
Advisor
Supervisor
Co-Advisor
Co-Supervisor
Instructor
Source Title
Print ISSN
Electronic ISSN
Publisher
Volume
Issue
Pages
Language
Type
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Citation Stats
Attention Stats
Usage Stats
views
downloads
Series
Abstract
Zaman-frekans destek bölgesi orijin etrafında dairesel bir alana uyan bir sinyal bileşeni için, Hermite-Gauss açılımı en az sayıda taban fonsiyonu kullanarak en iyi temsili oluşturur. Ancak, orijinden uzakta ve dairesel olmayan zaman-frekans destek noklarına sahip sinyal bileşenleri için Hermite-Gauss açılımının direk uygulanması, çok fazla sayıda Hermite-Gauss fonksiyonunun kullanımını gerektirir. Bu da, eğer ölçüm sinyali gürültü altında kaydedilmişse ya da birçok sinyal bileşeni içeriyorsa, başarısız bileşen kestirimlerine neden olur. Bu problemi çözmek için sinyal bileşenlerinin destek bölgelerini bulup, zaman-frekans düzleminde orijin civarında, dairesel bir bölgeye oturtan ve bu sayede en az sayıda Hermite-Gauss fonksiyonu kullanarak sinyal bileşenlerini başarılı bir şekilde kestiren, tamamen otomatikleştirilmiş bir önişleme yöntemi önermekteyiz. Önişlemenin ardından, kestirilen bileşenlere ters dönüşümler uygulanarak destek bölgeleri eski yerlerine taşınır
For a signal component whose time-frequency support tightly fits into a circular region around origin, Hermite-Gaussian function expansion provides optimal representation by using the fewest number of basis functions. However, for signal components which have non-circular time-frequency supports away from the origin, straight forward expansions require excessively large number of Hermite-Gaussians which result in unreliable component estimates especially when the available observation is noisy or includes multiple components. To alleviate this problem, we propose a fully automated pre-processing technique which identifies and transforms supports of individual signal components to a circular region centered around origin so that the fewest number of Hermite-Gaussians can be used for obtaining reliable component estimates. Then, estimated components are post-processed to transform their supports back to their original positions. © 2011 IEEE.