Deneysel Mod Ayrıştırmasında Mod Karışıklığı Problemi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2018

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: Muhammed I. Jaiteh

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Deneysel Mod Ayrıştırması (EMD), bir çok alanda dogrusal olmayan ve dura gan olmayan zaman serisi verilerini analiz etmek için özellikle son yıllarda yaygın olarak kullanılmıştır. EMD uyarlanabilir dogası gere gi zaman serisi verisinin içsel (intrinsic) mod fonksiyonları salınımlarından oluştugu varsayımı altında; EMD, do grusal olmayan ve dura gan olmayan verileri güvenilir bir şekilde analiz etmek için kaydırma işlemi (sifting process) yoluyla zaman serisini içsel mod fonksiyonlarına (IMF'ler) ayrıştırır. Oldukça gelişkin bir yöntem olmasına ragmen, EMD ile mod ayrıştırmasında mod karışımı problemi ortaya çıkabilmektedir. Bu problemin çözümüne ilişkin orijinal EMD algoritmasının uyarlanmış hali olan Ensemble Deneysel Mod Ayrıştırması (EEMD) yöntemi geliştirilmiştir. Ancak EEMD sürecinin sonunda da seriye eklenmiş olan gürültü, sinyalden tamamıyla ayrılmayarak yanlış sonuçlara yol açabilir. Böylece gürültüyü sinyalden tamamıyla ayrıştırmak için, Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise (CEEMDAN) yöntemi uygulanmaktadır. Ayrıca, sinyal hakkında önsel bilgi olmaması durumunda, bir IMF' de mod karışması probleminin var olup olmadıgını herhangi bir formel yöntemde uygulamaksızın belirlemek zor ya da hemen hemen mümkün degildir. Bu nedenle, bu tezde temel hedef, EMD' nin çekirdek kavramı olan mod karışımını ele almak ve IMF' deki mod karışmasının varlıgını belirleyen yöntemleri çalışmaktır.