Prof. Dr. Mustafa Gök danışmanlığındaki tezler
17 tez · Çukurova University
Değişik bradyrhizobium japonicum izolatları ile aşılamanın farklı soya çeşitlerinde gap bölgesi'nde (Harran ovası) nodülasyon, N2-fiksasyonu ve verime etkisi
Soyada simbiyotik yolla azot fiksasyonunu gerçekleştiren etkin Bradyrhizobium japonicum izolatlarının GAP Bölgesi'nde (Harran Ovası) tarla koşullarında nodülasyon, N2-fiksasyonu ve verime etkisinin belirlenmesi amacıyla yürütülen bu çalışmada S4240 ve Sa88 soya çeşitlerine değişik bakteri izolatları (1993, 1994 yıllarında: So11, So56, 110, 1755, 1756, 1809, 30131, ON1, ON2, ON3; 1995 yılında bunlardan sadece 4 tanesi : So11, 1756, 1809, ON3) aşılanarak, nodül oluşumu, nodül, kök, köküstü ve danede % N içerikleri, bitki aksamlarında biriktirilen azot (kg/da) miktarları, kuru madde oluşumu ve dane verimleri belirlenmiştir. 1993 ve 1994 yıllarında denemenin II.ürün olarak planlanmış olması ve bu dönemde de toprak sıcaklığının yüksek, toprak neminin ise genelde düşük olması nedeniyle nodül oluşumu gerçekleşmemiştir. 1995 yılında ekim zamanının etkisini belirlemek amacıyla soya I. ürün olarak ekilmiş ve bu durumda nodül oluşumu gerçekleşmiştir. Yapılan analizler sonucunda bakteri ile aşılamanın kontrol uygulamalarına oranla nodülasyonu, N2-fiksasyonunu, kuru madde oluşumunu ve dane verimini olumlu şekilde etkilediği belirlenmiştir. Çukurova Bölgesi'nden izole edilmiş olan ON3 nolu izolat ile nodül oluşumunun gerçekleşmediği görülmüştür. Diğer izolatlar arasında yapılan karşılaştırmalarda 1809 nolu izolatın her iki soya çeşidinde de en yüksek sonuçları verdiği belirlenmiştir. So11 ve 1756 nolu izolatlar ise bir çok özellik yönünden birbirine yakın düzeyde etki göstermişlerdir. Soya çeşitleri arasındaki karşılaştırmalarda ise S4240 çeşidinin Sa88 çeşidinden daha yüksek düzeylerde nodülasyon, N2-fiksasyonu ve verim değerlerine sahip olduğu belirlenmiştir.
Ege bölgesine özgü bazı yaş meyve, sebze ve kurutulmuş gıda ürünlerinde pestisit kalıntı düzeylerinin tespiti
Bu çalışmada, Ege Bölgesinde yetiştirilen ve insan tüketimine sunulduğualanlardan toplanan yaş meyve-sebze (çilek, domates, enginar, taze incir, kiraz,patates, şeftali, taze üzüm, zeytin) örneklerinde ve kurutulmuş gıda (kuru incir, kuruüzüm) örneklerinin yetiştiriciliğinde yaygın olarak kullanılan pestisitlerin kalıntıdüzeyleri araştırılmıştır. Bu örneklerde kalıntısı araştırılan elli (50) adet pestisitorganik klorlu, organik fosforlu insektisitler ile sentetik piretroit, strobulin vebenzimidazol grubu fungusitlerden seçilmiştir.Domates, enginar, taze incir, kuru incir ve patates örneklerinde tespit edilebilirdüzeyde pestisit kalıntısına rastlanmamıştır. Diğer ürünlerin örneklerinde ise en az bir(1) adet pestisit kalıntısı tespit edilebilir düzeyde bulunmuştur. Kalıntı bulunanörneklerdeki kalıntı miktarlan Turk Gıda Kodeksi ve AB MRLs'ne göredeğerlendirilmiştir. Sonuç olarak, tarımsal ürünlerde % 2,34 tolerans üzeri pestisitkalıntısına rastlanmıştır.Anahtar Kelimeler: Pestisit, Kalıntı, Meyve, Sebze, Kurutulmuş Gıda.
Yer fıstığı bitkisinde bakteriyel aşılama ile demir uygulamalarının nodülasyon, biyomas ve verime etkisi
Yerfıstığı bitkisinde bakteriyel asılama ile demir uygulamalarının nodülasyon, biyomas ve verime etkisini arastırmak amacıyla yapılan bu çalısma Çukurova Üniversitesi Arastırma ?stasyonunda 2 yıl süreyle yürütülmüstür. Arastırmada, I. ve II. ürün olarak Çukurova kosullarında en fazla ekimi yapılan NC-7 ve ÇOM çesitleri kullanılmıstır. Denemede iki farklı demir dozu (Fe0 : 0 ppm ve Fe1 : 5 ppm) ve 3 farklı Rhizobium bakteri susu (B0: asılama yapılmamıs-doğal bakteri; B1 : 378 nolu sus; B2 : 380 nolu sus) uygulaması kullanılmıstır. Birinci ve ikinci ürün olarak ekilen yerfıstığından çiçeklenme döneminde nodül, kök ve köküstü; hasat döneminde ise kök, köküstü ve dane örneklemesi yapılmıstır. Elde edilen sonuçlar bakteri uygulamalarının çiçeklenme döneminde bitkinin azot içeriğini ve nodülasyon durumlarını artırdığını, ancak hasat döneminde bu etkilerin önemli boyutlarda olmadığını göstermistir. Denemeye alınan suslar içerisinde B2 susu belirlenen bazı parametrelerde daha etkili bulunmustur. Bakteri uygulamasının, çiçeklenme döneminde nodül sayısı ve nodül ağırlığı değerlerini istatistiksel olarak artırdığı, hasat döneminde ise kök üstü N içeriğini artırdığı, ancak danenin azot içeriğini azalttığı belirlenmistir. Demir uygulaması biyomas ağırlığını, nodülasyonu ve bitkinin azot içeriğini önemli derecede artırmıstır. Denemede belirlenen parametreler yönünden ÇOM çesidi NC-7 çesidinden daha etkin bulunmustur. Anahtar Kelimeler : Bakteri, Demir gübrelemesi, Yerfıstığı, Simbiyotik azot fiksasyonu
Farklı yerfıstığı çeşitlerinde bakteri aşılaması ve demir uygulamasının nodülasyon ve verime etkisi
Farklı yerfıstığı çeşitlerinde bakteri aşılaması ve demir uygulamalarının nodülasyon ve verime etkisini araştırmak amacıyla yapılan bu çalışma, Adana İl'i Ceyhan İlçesi Altıkara köyünde 2 yıl süreyle yürütülmüştür. Araştırmada, I. ürün olarak Çukurova koşullarında en fazla ekimi yapılan NC-7, Halisbey, Arıoğlu 2003 ve Osmaniye 2005 çeşitleri kullanılmıştır. Denemede üç farklı demir dozu (Fe0, Fe1: 5 kgFe/da (Fe2SO4), Fe2: 10 kgFe/da (Fe2SO4)) ve 2 farklı Rhizobium bakteri aşılaması uygulaması (B0: aşılama yapılmamış; B1: 380 nolu Rhizobium leguminosarum suşu) yapılmıştır. Birinci ürün olarak ekilen yerfıstığı bitkisinin çiçeklenme döneminde kök, kök üstü, nodül örneklemesi; hasat döneminde ise kök, köküstü ve dane örneklemesi yapılmıştır.Sonuçlar gerek 1. yıl gerekse 2. yıl bitkilerde nodül oluşumu olmadığını göstermiştir. Dolayısıyla nodülasyon, biyomas ve çeşitli aksamların N içeriklerinde bakteri aşılamasına bağlı herhangi bir etki de görülmemiştir. Demir uygulamasına bağlı olarak ise incelenen parametrelerde çiçeklenme ve hasat dönemine ve denemede kullanılan yerfıstığı çeşitlerine bağlı olarak farklı etkiler görülmüştür. İncelenen parametreler açısından kullanılan çeşitlere göre değişen farklılıklar belirlenmiştir. Meyve verimi açısından Halisbey çeşidi 1. yıl en yüksek verim değeri gösterirken (694 kg/da) bunu Osmaniye 2005 (686 kg/da) ve Arıoğu 2003 (644 kg/da) izlemiş, 2. yıl ise her üç çeşit de 700-721 kg/da arasında verim değeri göstermiş, buna karşılık NC7'den 1. yıl 457 kg/da, 2. yıl 458 kg/da verim alınmıştır.
Enjeksiyon yöntemi ile amonyum gübrelemesinin (=En-Güb) buğday vejetasyonu altında toprakta nitrifikasyona ve bazı besin elementlerinin alımına etkisi
Bu çalışmada ülkemizde yeni bir gübreleme yöntemi olan ?Enjeksiyon Yöntemi? (En-Güb) ile amonyum gübrelemesinin buğday vejetasyonu altında toprakta geleneksel gübreleme ile karşılaştırmalı olarak nitrifikasyona ve biyolojik aktivite parametresi olarak toprakta CO2 üretimi, Dehidrogenaz enzimi aktivitesi (DHA) ile bitkide dane verimi, biyomas verimi, bazı besin elementlerinin alımına ve diğer bazı bitkisel parametrelere etkisi araştırılmıştır. Amonyumun sıvı halde toprağa enjekte edilmesine dayanan bu yöntemin uygulanması ile geleneksel gübrelemeye kıyasla ülkemizde Çukurova gibi önemli derecede buğday üretimi yapılan alanlarda nitrifikasyonun izlenmesi, N alım etkinliğinin artıp artmayacağının belirlenmesi ve enjeksiyon gübrelemenin bazı mikroelementlerin alımına olası etkilerinin araştırılması bu çalışmanın amacını oluşturmaktadır. Araştırma sonuçlarına göre enjeksiyon uygulamasında ilk ölçüm döneminde diğer uygulamalara oranla amonyum azotunun belirgin şekilde yüksek olduğu, izleyen dönemlerde bu farkın kaybolduğu, CO2 üretimi bakımından uygulamalar arası belirgin fark olmadığı, Dehidrogenaz enzim aktivitesi ve pH değişimi bakımından uygulamalara bağlı değişiklikler olduğu görülmüştür. Ayrıca dane verimi ve biyomas verimlerinin en yüksek Enjeksiyon%100 uygulamasında (24 kg N/da) elde edildiği, bunu Geleneksel%100 uygulamasının izlediği; %70 N uygulamalarında ise daha düşük verim değerleri elde edildiği tesbit edilmiştir. Birim alandan dane ve kök üstü biyomas ile kaldırılan azot miktarının da N uygulama miktarlarına bağlı olarak artış gösterdiği belirlenmiştir.
Sequential large multiplier designs for FPGAs
Large operands are used in cryptography, signal processing and multimedia applications. To achieve high-speed, the multiplication of the large operands is performed by a large multiplier hardware. These circuits can be designed by using embedded arithmetic blocks offered by the state of the art FPGAs. This thesis presents ten sequential large multiplier designs that can be mapped on FPGA platforms. First three of the designs use symmetric embedded multipliers and following three designs use asymmetric embedded multipliers. These six designs differ depending on the number of embedded multipliers usage. The following two designs can either multiply large numbers or perform simultaneous multiple smaller multiplications. The final two designs use Karatsuba-Ofman multiplication method to increase performance with symmetric embedded multipliers. The first design is single precision while the second one is multiple-precision like the previous two designs. 64-bit to 2048-bit multiplier implementations of Sequential Large Multipliers are modeled and synthesized. Compared to a fully combinational 256-bit multiplier synthesized using vendor's tool, the 256-bit implementation of sequential large multipliers with multiple asymmetric multipliers uses 15 times less resources and has 1.94 times more delay. Speed disadvantage of sequential multipliers is solved by multiple precision designs. For example the delay per multiplication of 2048-bit multiple precision implementation at 256-bit mode is four times less compared to combinational design synthesized with vendor's tool. Also the multiple precision design uses 50% of the DSP slices and the combinational design uses 90% of the DSP slices on the target FPGA platform.
Route generation algorithms for public transit network design
This study contains demand-based route generation algorithms to solve transit route network design problem (TRNDP) and a model of Adana Urban Public Transportation network. The proposed route generation algorithms are tested on Mandl's Swiss Road network and the four large networks proposed by Mumford and on Adana Urban Public Transportation network. The algorithms use local search methods, Hill Climbing (HC) and Tabu Search (TS) and Evolutionary Algorithm (EA). EA has both single-objective optimization and multi-objective optimization options. Local search methods HC and TS are only employed as Single-Objective optimization because of their structure. The main work presents two new initial route generation algorithms, adding a swap operator in modification solution method and a new crossover operation for EA. Experimental results are evaluated using average travel time (ATT), route length (cost), and zero transfer percentage parameters. In general, better results are obtained on all networks compared to the similar previous work. For example, for the largest artificial network, the best solution found for the first objective has approximately 3.6 % less ATT and 26.72 % less cost compared to previous work. Also, new solutions which have lower cost and ATT than existing bus routes, are proposed for Adana Urban Public Transportation network.
Developing a crime analysis simulator using machine learning methods
Crime analysis plays important role in prevention of crimes, investigate the relations among crimes, detection of criminals, helping police investigations and revealing the events quickly. In addition, it is also important to perform crime analysis for efficient use of human and technical resources. In the thesis, crime analysis is performed by using a forecasting model based on Bayesian network. As a result, decision-making system based on GIS is proposed. So, the synthetic crime data set, is used to find the crime trends and potential criminal among crime incident-level. Generally five contributions are provided in this thesis: First of this contrubution, , a parametric model is proposed to generate the incident-level crime datasets involving crimes, GIS, criminals and criminals' suspicious acquaintances where the parameters are used for fine tuned adaptation of the model. The datasets are generated by modeling the population in real-life. The model can also produce random geographical maps and distribute population, crimes and criminals to the geography based on real-life approximations .Second, the relationship between the crime events and the relationship between the crime is determined in the determination of the relationship. Here, it was determined that the criminals were related to other crimes and the inclinations of the types of crimes were found. Third, a clustering based method is proposed to infer the closely related incidents using hybrid similarity metrics and it is demonstrated a decision-making process using hierarchical clustering algorithms in finding important patterns between criminals' social network and crimes in trend. Fourth, this thesis demonstrate the results of some queries related to crime analysis over the GIS dataset and discover committing criminal on given synthetic dataset. Finally, it is used to detect the relationship between crime groups and reach the leaders of the crime organizations with through criminals and criminal's acquaintances.
Türkiye'de tıbbi atık sorunları ve çözüm önerileri
Sağlık hizmeti veren sağlık kurumlarının faaliyetleri sonucu ortaya çıkan atık tıbbi atık olarak değerlendirilir. Çalışmada tıbbi atıkların oluşumundan, toplanması, depolanması, taşınması ve bertarafına kadar geçen süreç incelenmektedir. Atıklar iş güvenliği açısından incelendiğinde çevre ve insan sağlığına olumsuz etkileri olduğu görülmektedir. Yapılan çalışmada L Tipi (5 X 5) Risk Analizi Matrisine göre hastane ortamı için örnek risk analizi oluşturularak tıbbi atıklar ile ilgili riskler belirlenmiştir. Sonuç olarak tıbbi atıklara maruziyetin en çok sağlık çalışanlarında görüldüğü belirlenmiştir. Atıkların oluşturduğu riskler, atığın türüne uygun bertaraf yöntemi seçilerek giderilebilmektedir.
Fiğ+arpa yeşil gübre karışımlarının farklı çiçeklenme dönemlerinde toprağın azot kazancına (nmin), biyolojik aktivitesine ve bitki biyomas verimine etkisi
Tarla koşullarında yürütülen bu çalışmada fiğ+arpa yeşil gübre bitkilerinin üç farklı karışım oranı, iki farklı çiçeklenme döneminde (%10 ve %90) toprağa karıştırılmıştır. Toprağa karıştırılmasının ardından 0-20 cm derinlikten toplamda yedi dönemde alınan toprak örneklerinde bitki verimi (biyomas), azot mineralizasyon hızı ve miktarı, toprak solunumu, dehidrogenaz aktivitesi (DHG) ve mineral azot formları (NH4-N ve NO3-N) konsantrasyonu üzerine etkisi belirlenmiştir. Mikrobiyal aktivite ile mineral azot konsantrasyonları kontrol parsellerine göre %10 çiçeklenme parselleri için %14-77 arasında (ortalama %35) bir artış gösterirken, %90 çiçeklenme parsellerinde ise bu düzey %9-117 arasında (ortalama %55) gerçekleşmiştir. Bağımlı değişkenleri kontrol parseline göre en fazla etkileyen uygulama her iki çiçeklenme dönemi için de ortalama %36'lık artış ile F60A40 uygulamasında olmuştur. Fiğ baklagil bitkisi ile karışım olarak uygulanan arpa buğdaygil bitkisinin, yeşil gübrelemedeki karışım oranının artmasına bağlı olarak toprak solunumu, DHG, azot mineralizasyon hızı ve miktarı değerlerinin yükseldiği ve sürdürülebilir hâle geldiği belirlenmiştir. En yüksek mikrobiyal aktivite değerleri, %90 çiçeklenme ve karışım olan parsellerden elde edilmiştir. Çalışmadan elde edilen tüm bulgular ışığında, çalışmanın yürütüldüğü Ege Bölgesi ve benzeri iklim koşullarına sahip diğer bölgeler için topraktaki mikrobiyal aktiviteyi artırmak amacıyla %60+%40 oranında fiğ+arpa yeşil gübre karışımının %90 çiçeklenme döneminde toprağa karıştırılması önerilmektedir. Anahtar Kelimeler: Fiğ, Arpa, Toprak Solunumu, Azot Mineralizasyonu, Nmin, Dehidrogenaz, Yeşil Gübreleme
Bir inşaat şantiyesinde fine-knney risk değerlendirmesi yönteminin uygulanması
Mersin ilinin Toroslar ilçesinde 2019-2020 yılları arasında iş kazalarında risk değerlendirmesinin önemini ortaya çıkarmak amacıyla gerçekleştirilen bu tez çalışmasında bir inşaat şantiyesi belirlenmiş ve bu şantiye risk değerlendirme ekibiyle birlikte gezilerek tehlikeler tespit edilmiştir. Tespit edilen bu tehlikeler değerlendirilerek Fine-Kinney Risk Değerlendirme Yöntemi ile derecelendirilmiş ve derecelerine göre risk sınıfları oluşturulmuştur. Riskin derecesinin büyüklüğüne göre sınıflandırılmış olan bu risklerin her birine önlemler belirlenmiş ve bir risk değerlendirme tablosu oluşturulmuştur. Bu çalışma Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İş Sağlığı ve Güvenliği Anabilim Dalı bünyesinde gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak ölümlü iş kazalarının çok fazla olduğu araştırma yapmış olduğumuz şantiye gibi inşaat şantiyelerinde risk değerlendirmesi yaparken frekans (sıklık) kavramının öneminin çok fazla olduğu ortaya çıkmıştır. Bu yüzden risk değerlendirme yaparken mutlaka frekans (sıklık) faktörü de hesaba katılmalıdır
Weed detection and classification using deep learning
CNN can solve miscellaneous complications in several applications suchlike manufactures, robotization, sustainable environment, and medical processes. Except for these areas, precision agriculture according to plant crop management is another essential domain. It must detect and restrain weeds in their early growth stages to accomplish plant crop management. Non-chemical weeds control is a crucial aspect of sustainable organic agriculture. This thesis explores the state-of-the-art deep learning algorithm and proposed a novel and simple convolutional network for weeds detection referred to as CovWNET to detect and classify crop and weeds species. Along with this, transfer learning is implemented with conventional benchmark models in order to compare their performance with the proposed model. CovWNET has the second smallest size among the implementations compared in this study. It has roughly 1.5 times more parameters; however, it achieves 2.8% more accuracy as compared to the smallest network, MobileNetV2. Correspondingly, CovWNET has approximately seven times lesser number of parameters, and 1.7% less accuracy compared to the most accurate model of DenseNET. Performance metrics of precision, recall, F1-score, and support, are employed to evaluate the overall performance of each class of the dataset. Keywords: Deep leaning algorithm, Convolutional neural network, CovWNET, Transfer learning architecture, Weed's classification and detection.
Convolutional neural network design with new max pooling circuits
In this thesis, max pooling unit designs, which is an important process block of Convolutional Neural Networks (CNN), are presented. The max pooling layer is in the critical delay path of the CNN design and is important to influence the main conversion rate of a pipeline integrated circuit. The total frame processing times of the proposed designs are much shorter than the Standard Design. The proposed designs can be integrated into different pipeline structures. All designs are modeled with VHDL and synthesized on a current FPGA platform. The synthesis results show that the fastest of the proposed designs processes a 128x128 frame around 8.1 times faster than the Standard Design. The first max pooling circuit design presented in this thesis is used in the design of a fully functional pipelined CNN. The presented design has six layers. The main focus of the implementation is performance efficiency, to double the speed it divides the input images by half and simultaneously processes them in two data paths. The CNN design has reduced latency compared to a standard implementation. Also, the design fits on a medium size FPGA platform.
A multimodal public transit network design method based on hub-and-spoke infrastructure
The quality of public transport in a modern city depends on the interaction of the different modes of transport. The efficiency of a multimodal public transport network (MPTN) can be improved by adapting the hub-and-spoke model. In this thesis, a two-phase method is presented to generate a hub-and-spoke network for MPTNs. In the first phase, the problem of clustering in MPTNs is addressed. A spatial clustering algorithm is presented that can process real urban MPTNs without reducing their size or dividing them into zones. The algorithm is tested on four large city datasets and compared with the popular spatial clustering algorithms. The largest test network (Sydney, 24063 nodes) was processed in less than a minute, and all clusters generated by the algorithm contain less than 100 nodes, while the clusters generated by the compared algorithms contain significantly more nodes. In the second phase, an algorithm based on multi-criteria decision making is presented, which simultaneously locates hubs and hub lines. The proposed method is tested with the MPTN of Greater London and the resulting hub-and-spoke network is compared with the Journey API provided by Transport for London. The results show that the total travel time is improved by 16.90% with a strict hubbing policy. Key Words: Multimodal Public Transit Network Design, Spatial Clustering, Hub Location Problem, Hub Line Location Problem, Hub-and-spoke network
Ultrafast pattern based line detector for real time image processing
Line detector algorithms are used for feature extraction, segmentation, pattern recognition, matching and object detection in computer vision applications such as detection of road lanes and power lines. The fastest line detector so far published in the literature is presented in this thesis. This line detector algorithm is 14.88 times faster than the next fastest line detector, the EDLines, and 94.7 times faster than the line segment detector and more reliable than the Standard Hough Transform. An ingeniously simple method for detecting and combining patterns with advantage of several look-up tables is introduced to recognize and fit straight-line patterns. As the first step, it recognizes any possible 4 × 4 pixel line patterns among the binary edge pixels and then uses the slope and the connection points look-up tables to decide whether the connected patterns form a line or not. This algorithm is implemented and tested in MATLAB to compare the speed performance. MATLAB executable file is created by compiling C++ code. The experimental results are presented as graphics and tables in terms of the speed. According to the results, the proposed algorithm is an ultrafast line detector for real time image processing. This algorithm is especially designed for high definition images. Key Words: Line Detector, Feature Extraction, Segmentation, Pattern Recognition, Image Processing, Matlab
RISC processor design on FPGA and BMS application
Fast calculations within Battery Management Systems (BMS) with low power use is important for the safety of humans and the environment. To accomplish this goal, BMS requires a fast processor which does the calculations. RV32I base integer instruction set, which is part of RISC-V instruction set architecture (ISA), is one of the candidates with its robust RISC architecture. The issue of storing electric energy for future use became crucial with the increasing demand for portable electronic devices, electric vehicles and temporary power storage. Li-ion batteries are one of the most reliable choices in today's technology due to their energy density, efficiency, and cycle life. However, they should be monitored and managed for safety and reliability reasons. BMS monitors and manages the batteries. There are many parameters to measure from Li-ion battery and to calculate from the measurement. For example, the voltage of the battery, charge-discharge current, temperature, state of charge (SOC), state of health (SOH), etc. Some of the calculations even include the time domain, and these parameters are so essential to be known they indicate the remaining time to charge fully or the remaining time to discharge fully, the charges left in the battery, the condition of the battery, and many more. This study aims to design, implement and test the designed RISC processor. In this thesis, a 7-stage pipelined RV32I core has been described in Verilog HDL and implemented on a Basys-3 FPGA board with 100MHz clock frequency using the Vivado Design Suit. When the core is separated, it can reach 150 MHz frequency on the Basys-3 board and 270 MHz frequency on the Kintex-7 board. The core executes instructions as described in ISA. To communicate with other devices, such as a personal computer, a UART module is also described in Verilog HDL and PuTTy software is used as a serial communication terminal application for the personal computer. For analog data, LogiCORE XADC IP is used, and a compatible module is also described in Verilog HDL to read external voltage levels from the sensors. This study contributes a 7-staged pipelined RV32I core to literature, and it can be improved in the future to more generalized or more specific versions.
AI-based CAN bus analyzer/simulator system for in-vehicle networks
Analyzing and simulating Controller Area Network (CAN) traffic remain challenging because decoding often depends on proprietary formats and manual effort. This thesis propose an automated machine-learning framework for SAE~J1939 traffic that, after decoding, standardizes preprocessing, classifies anchor signals, reconstructs multiple unknown signals, assigns semantics via a bounded score fusion, and re-encodes protocol-valid traces. The system also supports optional adversarial injection for intrusion detection (IDS) research. Evaluated on public J1939 datasets from heavy-duty vehicles, tree-based classifiers reach 98.4–99.6 % accuracy, and multi-signal reconstruction attains (R^2>0.90). In a representative run, signal matching 23 signals matching. The framework provides a strong, computationally efficient baseline for reverse engineering and a reproducible facility for generating realistic and adversarial CAN traces to advance IDS benchmarking. During training, This work uses J1939 DBCs only to derive ground-truth field boundaries for supervision; at inference, the system consumes unlabeled, tokenized payloads and does not require a DBC.