Mode mixing problem in empirical mode decomposition

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2018

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: MUHAMMED I JAITEH

Danışman: MEHMET AKİF BAKIR

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Deneysel Mod Ayrıştırması (EMD), bir çok alanda doğrusal olmayan ve durağan olmayan zaman serisi verilerini analiz etmek için özellikle son yıllarda yaygın olarak kullanılmıştır. EMD uyarlanabilir doğası gereği zaman serisi verisinin içsel (intrinsic) mod fonksiyonları salınımlarından oluştuğu varsayımı altında; EMD, doğrusal olmayan ve durağan 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 rağmen, 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 olmadığını herhangi bir formel yöntemde uygulamaksızın belirlemek zor ya da hemen hemen mümkün değildir. Bu nedenle, bu tezde temel hedef, EMD'nin çekirdek kavramı olan mod karışımını ele almak ve IMF'deki mod karışmasının varlığını belirleyen yöntemleri çalışmaktır.