Tez Arşivi

Tez aramanızı kolaylaştıracak arama motoru. Yazar, danışman, başlık ve özete göre tezleri arayabilirsiniz.


Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

A sequential classification algorithm for autoregressive processes

Özbağlanımlı süreçler için dizisel sınıflandırma algoritması

Teze Git (tez.yok.gov.tr)

Bu tezin tam metni bu sitede bulunmamaktadır. Teze erişmek için tıklayın. Eğer tez bulunamazsa, YÖK Tez Merkezi tarama bölümünde 305158 tez numarasıyla arayabilirsiniz.

Özet:

This study aims to present a sequential method for the classification of the autoregressive processes. Different from the conventional detectors having fixed sample size, the method uses Wald?s sequential probability ratio test and has a variable sample size. It is shown that the suggested method produces the classification decisions much earlier than fixed sample size alternative on the average. The proposed method is extended to the case when processes have unknown variance. The effects of the unknown process variance on the algorithmperformance are examined. Finally, the suggested algorithm is applied to the classification of fixed and rotary wing targets. The average detection time and its relation with signal to noise ratio are examined.

Summary:

Bu çalışma, özbağlanımlı süreçler için dizisel bir sınıflandırma algoritması sunmayı amaçlamaktadır. Genellikle kullanılan sabit boyutlu algılayıcıların aksine, bu metot değişken örnek boyutlarına sahip Wald' un dizisel olasılık oran testini kullanmaktadır. Önerilen metodun sınıflandırma kararını ortalama olarak sabit örnek boyutuna sahip alternatifinden daha önce verdiği gösterilmiştir. Önerilen metot, süreçlerin varyansının bilinmediği durum için genişletilmiştir. Bilinmeyen süreç varyansının algoritma performansı üzerindeki etkileri incelenmiştir. Son olarak, önerilen algoritma sabit ve dönen kanatlı hedeflerin sınıflandırmasına uygulanmıştır. Ortalama karar zamanı ve bunun sinyal gürültü oranıyla bağlantısı araştırılmıştır.