3,763
Archived Theses
3
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Discipline
A non-fiber optical set up for the measurement of patient response time in functional magnetic resonance imaging
Functional imaging is imaging which relates body function or mental activity to specific locations in the brain. It has become a powerful instrument to study local neuronal activity involved in motor, sensory and/or cognitive tasks. Extension of this technique to the spinal cord shows great promise for research and clinical applications. The current knowledge of neuroanatomy is mainly based upon invasive anatomical and pathological research. fMRI is a promising technique to demonstrate neuronal activity as it is performed in a noninvasive way. Thus the technique may have important clinical uses.The main advantages to fMRI as a technique to image brain activity related to a specific task or sensory process include 1) the signal does not require injections of radioactive isotopes, 2) the total scan time required can be very short, i.e., on the order of 1.5 to 2.0 min per run (depending on the paradigm).Although most fMRI examinations in routine practice employ simple patient response methods such as finger tapping, in modified fMRI examinations where the correspondence between performance and brain activation is studied, some additional instrumentation, like ?patient response switch (PRS), interface and recorder? is required. PRS based instrumentation makes patient reaction times to be measured. A Fiber Optic Button Response System (FO-PRS) mainly consists of fMRI Button Response unit (e.g., Psychology Software Tools, Pittsburgh, PA) with MR Projection System. The Fiber Optic Button Response System is an fMRI ready subject response collection system which has been engineered to gather subject responses and verify signals.The Fiber Optic Button Response Units attach to the subject's wrists and can be adjusted during scanning. These units are completely fiber optic and connect to a fiber Optic Interface Console located in the control room through an available wave guide. The interface console provides real-time feedback of subject responses via LED indicators and includes a set of switches which can be used to make responses for the subject as needed. The system provides TTL output signals that can be used to interface with other data collection devices and software. The interface console comes with a RF Pulse that the computer interprets as another button press, allowing the user to synchronize their experiments with the MR scanner.Such a commercially available standard unit comes with some (14-meter long) cables, and provides serial port and USB connection to the data collection computer. However, an additional waveguide is required between the patient room and the operating room. On the other hand, existing wave-guide channel may not be employed, since it may already be crowded with the earlier installed cables or the length of the supplied cables can be too short to provide the required connection. These difficulties prevent the practical use of such a technique, or require hiring of expensive skilled labor for extra cable installation, isolation and RF shielding.At present optical means of fMRI instrumentation is preferred, because, there exist intensive electromagnetic signals generated by gradient and RF coils (during an fMRI examination, in particular). In addition, there is a strong constant magnetic field (as high as 3 Tesla) within the patient room, and optical signal processing may seem to be reasonable to avoid distortions in such an environment.In this study, we show that relatively expensive fiber optical unit and fiber optical interface can be replaced by simple electronics without any disturbance to stimulus measuring unit as well as to the MRI. The cost of the measuring and interface unit whose performance has been reported in this work is very low as compared to commercially available equipment.
Periferik yaymada görüntü iyileştirme teknikleri kullanarak sonuçların derin öğrenme tabanlı analizi ve sınıflandırılması
Bu tez çalışmasında, periferik yayma görüntülerine uygulanan görüntü iyileştirme tekniklerinin sınıflandırma başarımı üzerindeki etkisi kapsamlı biçimde analiz edilmiş; elde edilen bulgular, derin öğrenme temelli hibrit bir model çerçevesinde değerlendirilmiştir. Tezin temel amacı, mikroskobik görüntülerde tanısal doğruluğu artırmak üzere, görsel kaliteyi yükselten ön işleme adımlarının yanı sıra dikkat mekanizmaları ve dokusal özniteliklerin birlikte kullanıldığı, bütüncül bir derin öğrenme modeli geliştirmektir. Bu doğrultuda, önerilen ESA modeli hem öznitelik seviyesinde zenginlik sağlayan hem de karar seviyesinde yüksek güvenilirlik sunan bir mimari olarak tasarlanmıştır. Çalışmanın ilk aşamasında, transfer öğrenme yaklaşımı ile 19 farklı önceden eğitilmiş ESA mimarisi test edilmiştir. Başlangıç doğruluğu düşük olsa da yapısal sadeliği, modülerliği ve geliştirilebilirliği nedeniyle VGG16, deneysel süreçlerin temeli olarak seçilmiştir. Benzer şekilde, üç farklı açık kaynak beyaz kan hücreleri veri seti değerlendirilmiş ve "PBC Dataset Normal DIB" sınıf dengesi, görüntü kalitesi ve çeşitlilik açısından en uygun veri seti olarak tercih edilmiştir. Hipotez olarak, görüntü verilerinin iyileştirilmesi, aydınlatma seviyesinin optimize edilmesi, dikkat modülü entegrasyonu, dokusal bilginin modele dahil edilmesinin ve ensemble yapıların, sınıflandırma başarımını hem bağımsız hem de birlikte anlamlı düzeyde artıracağı öngörülmüştür. Bu kapsamda VGG16 ile -80 ile +80 arasında tanımlanan dokuz farklı ışık düzeyiyle model eğitilmiş; karşılaştırmalar sonucunda +40 seviyesi, orijinal görüntülere kıyasla en yüksek doğruluğu sağlamıştır. İzleyen aşamada, VGG16 modeline CBAM (Convolutional Block Attention Module) entegre edilerek ağın anlamlı bölgelere odaklanma yeteneği artırılmış; GLCM ve LBP tabanlı dokusal öznitelikler çıkarılarak modele çok boyutlu bilgi katkısı sağlanmıştır. Ardından, farklı yapısal özelliklere sahip üç tamamlayıcı mimari, MobileNetV2 (hafif ve hızlı), ResNet50 (derin ve güçlü), EfficientNet-B0 (verimli ve dengeli) bir araya getirilerek ensemble yapı oluşturulmuştur. Tüm bu katkıların birleşimiyle geliştirilen nihai ESA modeli, %99,82 doğruluk ile yüksek performans sergilemiş ve k-fold çapraz doğrulama ile modelin genellenebilirliği ve kararlılığı istatistiksel olarak doğrulanmıştır.
Elektroensefalografi ve çok girişli evrişimsel sinir ağları ile otizm spektrum bozukluklarının tespitinin araştırılması
Otizm spektrum bozukluğu (OSB), erken çocukluk döneminde başlayan, sosyal iletişim ve etkileşimde eksiklikler, sınırlı ve tekrarlayan davranış ve ilgi kalıplarının varlığıyla karakterize edilen nörogelişimsel bir bozukluk olarak tanımlanmaktadır. Elektroensefalografi (EEG) ve çok girişli evrişimsel sinir ağları (ESA) kullanılarak otizm spektrum bozukluklarının (OSB) tespiti, son yıllarda nörobilim ve yapay zeka alanlarında önemli bir araştırma konusu haline gelmiştir. EEG, beynin elektriksel aktivitesini ölçerek nörolojik durumların analiz edilmesine olanak tanırken, ESA'lar karmaşık veri setlerinden anlamlı özellikler çıkarma yetenekleriyle dikkat çekmektedir. Bu yöntemlerin bir araya getirilmesi, OSB'nin erken teşhisi ve bireyselleştirilmiş tedavi yaklaşımlarının geliştirilmesi açısından umut vaat etmektedir. Bu çalışmada, çok girişli bir boyutlu Evrişimsel Sinir Ağı (ESA) modeli kullanarak EEG tabanlı yeni bir yaklaşım ortaya konmuştur. Çalışmada, 9'u normal 20'si OSB tanısı konmuş toplam 29 çocuğa ait veriler kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bu veri seti, King Abdulaziz Üniversitesi Hastanesi açık erişimli veri kaynaklarından elde edilmiştir. Deneysel çalışmalarda farklı EEG kanal kombinasyonları test edilmiş ve %80,36 ile %89,06 arasında değişen doğruluk değerleri elde edilmiştir. En yüksek doğruluk oranı olan %89,06, FZ, T3, C3, C4, CZ, PZ ve OZ kanallarının sisteme giriş olarak verildiği durumda elde edilmiştir. Bu kanallar, burun hizasından ense kemiğine uzanan orta hat üzerindeki ve kulaklar arasında başın üst kısmında yer alan elektrotlara karşılık gelmektedir.
Akustik verilerin akıllı hesaplama yöntemleriyle analizi
Günümüzde hava araçlarının kullanımı hızla artarken, bu araçların tespiti ile akustik analizlerin önemi artmaktadır. Helikopterler ve drone gibi hava araçları, belirli bir frekans aralığında ses yayar ve bu seslerin analizi, araçların uçuş karakteristiklerinin anlaşılmasını sağlar. Her iki araç türü, farklı aerodinamik yapıları ve motor sistemleri nedeniyle farklı ses profilleri üretmektedir. Bu tez, drone ve helikopterlerin akustik verilerle analizini amaçlamaktadır. Çalışma, ses dosyalarından elde edilen Mel-Frekans Cepstral Katsayıları (MFCC) ve Zero-Crossing Rate (ZCR) gibi akustik parametrelerin kullanılmasıyla, her bir araç türünün karakteristik ses özelliklerini sınıflandırılmıştır. Toplam 546 ses dosyasından elde edilen verilerle; drone, helikopter ve çevre sesleri arasında ayrım yapabilen bir sınıflandırma modeli geliştirilmiştir. Eğitim süreci, karmaşıklık matrisine dayalı başarım kriterleri ile değerlendirilmiştir. MATLAB yazılımı kullanılarak gerçekleştirilen akustik analiz, her iki araç türünün akustik imzalarını ortaya koymuş ve bu yazılım ile çevre gürültüsünün etkisini minimize eden bir model önerilmiştir. Sonuçlar, akustik analizlerin drone ve helikopterlerin tanımlanması ve izlenmesi gibi uygulamalarda önemli bir araç olabileceğini ortaya koymaktadır. Ayrıca, çevresel gürültülerin etkisini minimize ederek, sadece hedef seslerin algılanmasını sağlayan model, güvenlik ve izleme teknolojilerinde kullanılabilecek potansiyeli göstermektedir. Bu çalışma, akustik verilerle hava araçları ve çevre seslerinin sınıflandırılması konusunda önemli bir adım atılmasını sağlamaktadır.
Kaos temelli meta-sezgisel optimizasyon yöntemleri ile çok seviyeli imge eşikleme
Optimizasyon, bir sistem, süreç veya problemi, belirli bir amaç doğrultusunda en iyi çalışacak şekilde düzenleme, ayarlama veya seçme işlemidir. Bu işlemi gerçekleştiren metasezgisel optimizasyon algoritmaları, birden fazla durumu değerlendirerek olası en iyi çözümü sunmayı hedeflemektedir. Metasezgisel optimizasyon algoritmalarında süreci etkileyen parametrelerden biri olan başlangıç popülasyonunun, problem uzayına dağılımının performansını arttırmak ve daha çeşitli olası çözümlere ulaşmak için kaotik sistemler önerilmiştir. Başlangıç popülasyonunun kaotik bir karakteristik kazanmasıyla arama uzayında tekrara düşmeyen bir dağılım gerçekleştirilir. Bu durum, daha fazla olasılığı değerlendirmeye olanak sağlar. Bu çalışmada, Arşimet Optimizasyon Algoritması, Balık Kartalı Optimizasyonu, Balina Optimizasyon Algoritması, Parçacık Sürü Optimizasyonu, Sekreter Kuşu Optimizasyonu, Savaş Stratejileri Optimizasyonu ve Zebra Optimizasyon Algoritması değerlendirilmek üzere kaotik özellik kazandırılmıştır. Belirtilen 7 optimizasyon algoritmasının başlangıç popülasyonu, Logistic, Chebyshev, Circle, Sine, Piecewise kaotik haritalarının karakteristiği ile düzenlenerek her optimizasyon algoritması için 5 kaotik versiyon önerilmiştir. Algoritmaların orijinal versiyonları ve elde edilen kaotik başlangıçlı versiyonlarının performansları her biri kendi içinde 23 Benchmark fonksiyonu ile test edilmiştir. Elde edilen 42 adet optimizasyon algoritması, Benchmark fonksiyonlarının tamamına göre değerlendirildiğinde Logistic harita başlangıçlı WSO algoritması %52,17 oranıyla diğer algoritmalardan daha başarılı olmuştur. Metasezgisel optimizasyon algoritmalarını oluşturan diğer bir parametre, optimize edilmek istenen değerin tanımlandığı amaç fonksiyonlarıdır. Çalışmada, performansları değerlendirilen optimizasyon algoritmalarının ve bunların kaotik versiyonlarının amaç fonksiyonları, görüntü işleme uygulamalarında genellikle önişlem olarak tercih edilen çok seviyeli görüntü eşikleme yöntemleri ile düzenlenmiştir. Çok seviyeli görüntü eşikleme yöntemleri ile görüntü ikiden fazla segmente ayrılmakta ve bu sayede görüntü analizi daha verimli gerçekleştirilmektedir. Bu çalışmada, çok seviyeli eşikleme için Otsu Metodu ve Kapur Entropisi, performansları değerlendirilen optimizasyon algoritmalarının amaç fonksiyonu olarak düzenlenmiştir. Algoritmalar, kullanıcı tarafından manuel olarak belirlenen eşik değer sayısı ile 5 farklı test görüntüsüne uygulanmıştır. Elde edilen sonuçların özgünlüğü değerlendirmek amacıyla non-parametrik istatistiksel testlerden Wilcoxon ve Friedman testleri ile değerlendirilmiş, farklılıkları yüzdesel olarak belirtilmiştir. İstatistiksel testlerin sonuçları göz önünde bulundurulduğunda çok seviyeli eşikleme uygulaması için optimizasyon algoritmalarının kaotik versiyonlarıyla %100 farklı olduğu belirlenmiştir.
Kaskat bağlı çok seviyeli eviricilerde açık anahtar arızalarının yapay zekâ teknikleri kullanılarak tespiti
Eviriciler doğru akım kaynağını alternatif akım kaynağına dönüştüren güç elektroniği devreleridir. Ayarlanabilir hız sürücü uygulamaları, kesintisiz güç kaynakları, yenilenebilir enerji sistemleri gibi değişken gerilimlerin ihtiyaç duyulduğu vb. endüstriyel uygulamalarda yaygın kullanımı ile birlikte; gerilim kaynaklı eviricilerde meydana gelen arızaların tanımlanması araştırmacılar için önemli bir konu haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında, üç-fazlı beş-seviyeli gerilim kaynaklı eviricideki tekli ve çoklu açık anahtar devre arızaları ele alınmış ve her bir arızanın bulunduğu faz ile arızalı anahtar belirlenmiştir. MATLAB/Simulink ortamında evirici devresinin benzetimi yapılarak, çıkış faz akımlarının ortalama ve etkin değerleri ile bu değerlerin oranları kaydedilmiştir. Elde edilen bu özellikler kullanılarak sınıflandırma teknikleri için veri kümesi oluşturulmuştur. Faz akımlarının ortalama/etkin oranlarının da eklenmesiyle yük bağımlılığı problemi giderilmiştir Destek vektör makineleri, k-en yakın komşu ve uzun-kısa süreli bellek gibi üç farklı sınıflandırma modeli kullanılmış ve her bir modelin performansı ayrı ayrı analiz edilmiştir. Önerilen yaklaşımla, mevcut çalışmalardan farklı olarak çok seviyeli eviricilerde arıza tespiti ve sınıflandırma başarısı elde edilmiştir. Benzetim sonuçları, sunulan arıza tespit ve sınıflandırma yöntemlerinin tekli, çiftli ve üçlü anahtar arızalarındaki tahmin başarılarını yüksek doğrulukla sağladığını ortaya koymuştur.
MR görüntüleri ile beyin tümörünün yeni bir derin öğrenme tabanlı yaklaşımla sınıflandırılması
Beyin tümörlerinin doğru ve hızlı teşhisi, hastaların yaşam kalitesini artırmak ve tedavi süreçlerini iyileştirmek için kritik bir öneme sahiptir. Ancak, MR görüntülerinin doktorlar tarafından manuel olarak incelenmesi, zaman alıcı ve hata payını artıran bir süreçtir. Bu çalışma, yapay zeka tabanlı bir derin öğrenme modeli geliştirerek beyin tümörlerini otomatik olarak sınıflandırmayı amaçlamaktadır.Çalışma kapsamında, açık erişimli platformlardan temin edilen MR görüntülerinden oluşan bir veri seti kullanılmış ve bu veri seti ön işleme teknikleriyle optimize edilmiştir. Bu veri seti, önerilen modelin eğitim, doğrulama ve test gruplarına ayrılarak çalışmaya entegre edilmiştir. Model, evrişimsel sinir ağı (CNN) yapısını temel almakta ve öznitelik seçimi için L1-Norm Destek Vektör Makineleri (DVM) ReliefF algoritmasını kullanmaktadır. Bu sayede hem hesaplama maliyetleri azaltılmış hem de sınıflandırma doğruluğu artırılmıştır.Model performansı, doğruluk, hassasiyet, özgüllük, F1 skoru ve ROC eğrisi gibi çeşitli ölçütlerle değerlendirilmiştir. Özellikle glioblastoma multiforme tümörünün sınıflandırılmasında %95 doğruluk oranına ulaşan bu model, mevcut yaklaşımlara kıyasla anlamlı bir gelişme sağlamıştır. Elde edilen sonuçlar, geliştirilen modelin sağlık sektöründe otomatik karar destek sistemleri üretmek için önemli bir katkı sunduğunu göstermektedir.
Uyku bozukluklarının ve döngüsel değişen örüntü olaylarının derin öğrenme tabanlı sınıflandırılması
Uyku, insan sağlığının korunması, fizyolojik yenilenmenin sağlanması ve bilişsel işlevlerin sürdürülmesinde kritik rol oynayan temel bir biyolojik süreçtir. Bu hayati sürecin yapısını, kalitesini ve sürekliliğini bozan durumlar uyku bozuklukları olarak tanımlanmaktadır. Uyku bozuklukları, bireyin fiziksel ve psikolojik sağlığını olumsuz etkilemekte ve uzun vadede ciddi sağlık sorunlarına yol açabilmektedir. Bunun yanında, uykunun mikroyapısal bir göstergesi olan Döngüsel Değişen Örüntü (Cyclic Alternating Pattern, CAP), uyku kalitesinin değerlendirilmesi ve özellikle uyku bozukluklarının tespiti açısından önemli bilgiler sunmaktadır. Günümüzde uyku bozukluklarının teşhisi ve CAP olaylarının tespiti, polisomnografi kayıtlarındaki fizyolojik sinyallerin genellikle manuel analiz edilmesine dayanmaktadır. Ancak bu süreç zahmetli, zaman alıcı ve öznel hatalara açık bir yapıya sahiptir. Bu nedenle, uyku bozukluklarının ve CAP olaylarının doğru, hızlı ve nesnel biçimde analiz edilmesini sağlayacak otomatik yaklaşımların geliştirilmesi klinik tanı süreçlerinde büyük önem taşımaktadır. Son yıllarda yapay zekâ ve özellikle derin öğrenme (DÖ) yöntemleri, birçok karmaşık problemde olduğu gibi uyku tıbbında da başarılı sonuçlar elde etmiş; uyku bozukluklarının ve CAP olaylarının otomatik olarak tespitine yönelik çok sayıda çalışma gerçekleştirilmiştir. Ancak uyku bozukluklarının sınıflandırılması için mevcut yaklaşımların büyük çoğunluğu tek bir bozukluk türüne odaklanmış, sınırlı sayıda veri setiyle eğitilmiş ve genellenebilirliği düşük sonuçlar üretmiştir. CAP olayları tespitine yönelik çalışmalar ise alt tip sınıflandırması, sınıf dengesizliği ve açıklanabilirlik gibi konular yeterince ele alınmamıştır. Bu tez çalışmasında, söz konusu eksikleri gidermek amacıyla, uyku bozukluklarının çok sınıflı sınıflandırılması ve CAP olaylarının otomatik tespiti için yüksek doğruluğa sahip DÖ tabanlı modeller geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, uyku bozuklukları için çok girişli özgün bir model olan MAF-SleepNet; CAP A fazı ve alt tiplerinin tespiti için ise çok kanal girişli MuRAt-CAP-Net modelleri önerilmiştir. Deneysel sonuçlar, MAF-SleepNet'in denek bağımsız ve denek bağımlı doğrulama stratejileri için sırasıyla %88,41 ve %99,72 doğruluk oranlarına ulaştığını ve mevcut yaklaşımlardan daha yüksek performans sergilediğini göstermiştir. MuRAt-CAP-Net ise A fazı tespiti için dengeli ve dengesiz veri setlerinde sırasıyla %81,26 ve %83,68; alt tiplerin sınıflandırılmasında %83,34 ve %87,31 doğruluk oranlarına ulaşarak önceki çalışmalardan daha başarılı sonuçlar elde etmiştir. Elde edilen bulgular, geliştirilen modellerin uyku bozukluklarının tanısında ve CAP olaylarının analizinde klinik karar destek sistemleri olarak kullanılabilecek düzeyde performans sunduğunu ortaya koymuştur.
Elektrikli araç şarj istasyonları için bulanık mantık tabanlı karar destek sistemi üzerine bir çalışma
Elektrikli araçların tercih edilebilirliğini artırmak için, içten yanmalı motorlu araçlara göre dezavantajlı yönlerinin giderilmesi kritik bir öneme sahiptir. Batarya maliyetlerinin düşürülerek, şarj menzillerinin ve şarj istasyon sayılarının arttırılması için daha uzun çalışmalar yapılması gerekebilir. Bu çalışma da mevcut elektrikli araç teknik özellikleri ve şarj istasyon sayıları ile elektrikli araç sürücülerine optimum sürüş rotası oluşturulması amaçlanmıştır. Bu sayede elektrikli araç kullanıcıları için sadece şehir içi kullanımında değil şehirlerarası kullanımda da konforlu bir sürüş yapılması hedeflenmiştir. Bulanık mantık kullanılarak gerçekleştirilen bu çalışmada, belirlenen bir rota üzerinde en gelişmiş şarj istasyon altyapısına sahip dört farklı markaya ait şarj istasyonları Google Earth üzerinde işaretlenmiştir. Bulanık mantık kontrolörü tasarlanırken girdi olarak, dört farklı markaya ait tarifeler kullanılarak şarj istasyon maliyetleri, şarj istasyonlarının rotalarına olan mesafeleri ve şarj istasyonlarında şarj olma hızları kullanılmıştır. Bu girdilerle çıkış olarak, elektrikli araç kullanıcıları için rotaları üzerinde bulunan şarj istasyonları arasında en uygun şarj istasyonunun bulunması hedeflenmiştir. Bulanık mantık kontrolörü tasarlanırken MATLAB arayüzü kullanılmıştır. Tasarlanan bulanık mantık kontrolörde verilen rastgele değerlerle sistemin doğru çalıştığı gözlemlenmiştir.
FBG ile lazer kavite kontrolü yapılarak kazanç kenetlemeli ve kazanç spektrumu düzleştirilmiş L-band EDFA tasarımı
Erbiyum katkılı fiber yükselteçler (EDFA), optik haberleşme sistemlerinde önemli rol oynamaktadır. Ancak, yoğun dalgaboyu bölmeli çoğullama (DWDM) sistemlerinde, yüksek kapasiteli bilgi iletim ihtiyacını karşılamak için EDFA'ların çalışma bandgenişliklerinin klasik-banttan (C-Band), uzun-dalgaboyu bandına (L-Band) genişletilmesine ihtiyaç vardır. DWDM sistemlerinde, optik kanalın eklenmesi ya da çıkarılması durumunda, EDFA kazancı dolayısıyla optik kanalların çıkış gücü değişebilmektedir. Eğer EDFA'da herhangi bir kazanç kontrol mekanizması kullanılmazsa, bu durum haberleşme sisteminin genel performansında dalgalanmalara yol açmaktadır. Bu sebeple, giriş kanallarının gücü, dalgaboyu veya sayısının değişimlerine dirençli kazanç kenetlemeli ve kazanç spektrumu düzleştirilmiş genişband EDFA tasarımları gerekmektedir. Bu çalışmada, C-bandında simetrik FBG çifti kullanılarak gerçekleştirilen lazer kavite kontrollü L-band EDFA'nın kazanç kenetleme ve kazanç spektrumu düzleştirme performansı teorik ve deneysel olarak analiz edilmiş ve tek katlı çift yönlü pompalamalı klasik L-Band EDFA tasarımı ile kıyaslanmıştır. Kazanç kenetlemeli ve kazanç spektrumu düzleştirilmiş L-Band EDFA tasarımında kullanılan FBG çiftinin Bragg yansıtma dalgaboyu optimize edilerek, geniş bir kazanç kenetlemeli dinamik aralık (~33 dB) ve düzleştirilmiş kazanç spektrumu (~35nm) 19.70 dB'lik ortalama kazanç değeri ile elde edilmiştir. Çalışmada elde edilen deneysel sonuçlar, teorik analiz sonuçları ile oldukça uyumludur. Sonuç olarak, genişband çok kanallı fiber optik haberleşme sistemlerinde ihtiyaç duyulan kazanç kenetlemeli ve düzgün kazanç spektrumlu L-Band kazancın önerilen L-Band EDFA tasarımıyla yüksek performanta gerçekleştirilebileceği anlaşılmıştır.
QCM tabanlı sensör dizisiyle sıvı algılama sistem tasarımının gömülü sistemlerle gerçekleştirilmesi
Günümüzde temiz su kaynakları hızlı bir şekilde azalmaktadır. Ne yazık ki bu kirliliğin çoğu insanlardan kaynaklanmaktadır ve bunun büyük bir oranı da gelişen endüstri nedeni ile oluşmaktadır. Kanalizasyonlara akıtılan ve fabrikalardan boşaltılan, kimyasallar içeren atık sular büyük bir su kirliliği kaynağıdır. Dünya her yıl milyarlarca ton endüstriyel atık üretir ve bunların çoğu nehirlere, okyanuslara ve diğer su kaynaklarına dökülür. Bu gerçekler, su kaynaklarındaki kirliliğin izlenmesinin ve kontrol edilmesinin gün geçtikçe daha da önem arz ettiğini göstermektedir. Bu nedenle bu tez çalışmasında sıvı ortamda çalışarak, istenen kimyasalların tespit edilmesini hedefleyen bir sensör sistemi tasarımı gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada, kuvars kristal mikrobalans (Quartz Crystal Microbalance - QCM) sensör dizisine dayanan bir elektronik dil tasarlanmış ve sensör verilerinin analizi için yapay sinir ağı kullanılmıştır. Bu bağlamda, kimyasal sensör olarak, üç farklı ftalosiyanin ile kaplı QCM kristalleri sıvı ortamdaki toksik kimyasalları ayırt etmek için kullanılmıştır. Sensörlerin hazırlanması için püskürtme (air-brush) tekniğine dayalı, otomatik bir kaplama cihazı geliştirilmiştir. Kaplama cihazında kullanılan osilatör devresinin ve ölçüm sisteminde yer alan sensör dizisindeki diğer osilatör devrelerinin gürültü seviyelerini ve karşılıklı etkileşimlerini en aza indirmek için bu devreler optimize edilmiştir. Verilerin toplanmasından ve saklanmasından, bilgisayarla iletişimden sorumlu olan ölçüm sistemi, alanda programlanabilir kapı dizileri (Field Programmable Gate Array - FPGA) tabanlı kontrol ünitesinden oluşmaktadır. Ölçüm sistemi, sensör dizisinden eğitim verilerini toplar ve ardından MATLAB programında yazılmış olan bir uygulama ile numune sıvısındaki zehirli kimyasalların oranları tespit eder. Ölçüm sistemi üç farklı toksik kimyasal için test edilmiştir ve bunları tahminindeki ortalama başarı oranı% 4.08 olarak bulunmuştur. İstenen kimyasal malzemeler de, önerilen elektronik dil sistemi ile gerekli sensör dizisinin hazırlanması durumunda tespit edilebilir.
Ters sarkaç sisteminde araç referans değişkenli denetim
Bu çalışmada tek giriş ve iki çıkışlı bir ters sarkaç sistemi tasarlanmış, gerçeklenmiş ve denetlenmiştir. Sistem başlangıcında aşağı denge noktasında olan sarkaç önce salınımlarla yukarı denge noktasına kaldırılmış, sonra hem sarkaç açısı, hem de araç konumu PID algoritması ile denetlenerek sistem kararlı hale getirilmiştir. PID denetleyicisinin oransal, integral ve türev sabitleri fiziksel sistem üzerinde gerçekleştirilen testlerle sarkaç ve araç için sezgisel olarak belirlenmiş ve tatminkâr sonuçlar elde edilmiştir. Sarkaç ve aracın kararlı hal hataları kabul edilebilir seviyede olmakla birlikte, sistemin bozucu etkilere karşı tepki performansı da oldukça yüksektir. Denetim esnasında pistin tamamının kullanılabilmesi için aracın konum referansının değişken olması tercih edilmiştir. Böylece araç pist üzerindeki arzu edilen bir noktaya sistemin kararlı hali bozulmaksızın taşınabilmektedir.
Bulanık mantık denetimli alçak gerilim statik var kompanzasyon sisteminin modellenmesi ve plc ile gerçeklenmesi
Günümüzde elektrik enerjisi maliyetlerinin artması ile birlikte, tüketiciler için enerjinin verimli kullanımı çok önem kazanmıştır. Elektrik enerjisinin verimli kullanılmasının yöntemlerinden biri reaktif güç kontrolü ve kompanzasyonudur. Bir enerji kalitesi sorunu olan reaktif gücün azaltılması; bir başka deyişle kompanze edilmesi, kritik önem taşır. Enerjinin daha verimli kullanımı için yönetmeliklerde yapılan değişikliklerle beraber, reaktif enerji tüketiminde limitlerin düşürülmesi, reaktif güç kompanzasyonunun önemini arttırmıştır. Gelişen teknolojiyle beraber mikroişlemcilerin güç elektroniği sistemlerinde kullanılmaya başlamasıyla birlikte, kontrol sistemleri ve güç katı maliyetlerinin düşmesi, tristörlü kompanzasyon sistemlerini, geleneksel elektromekanik kompanzasyon sistemleriyle rekabet edebilir hale getirmiştir. Özellikle dengesiz yüklenmelerin olduğu ve yükün hızlı değiştiği durumlarda, alçak gerilim reaktif güç kompanzasyonu istenilen güçlerde ekonomik bir çözüm olarak ortaya çıkmaktadır. PLC kullanılarak gerçekleştirilen bu çalışmada, harmonikler ihmal edilerek reaktif güç kompanzasyonu sabit kapasite ve tristör kontrollü reaktör (SK-TKR) ile tasarlanmıştır. Tasarlanan kompanzatör PID, bulanık mantıkla birlikte yapılan PID (BPID) ve uyarlamalı sinirsel bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) kontrol yöntemleri uygulanarak reaktif güç kompanzasyonu yapılmıştır. Uygulanan yöntemlerin sonuçları arasında kıyaslama yapılmıştır. Uygulanan kontrol yöntemleri ile PID performans verilerinden olan aşma, büyük ölçüde ortadan kaldırılmıştır. Üçgen ve yamuk üyelik fonksiyonlu BPID ile yerleşme zamanının azaltılması sağlanmıştır.
Öğrenme yönetim sistemlerinde derse katılım durumunun yüz tanıma teknolojisi ile belirlenmesi
Yaşamımızın her alanında yoğun bir şekilde kullanılan bilişim teknolojileri eğitim alanında da öğretim teknolojileri olarak kullanılmakta ve bu alanda sürekli gelişim göstermektedir. Özellikle fırsat eşitliğinin sağlanamadığı veya imkanların sınırlı olduğu durumlarda öğretim teknolojileri kullanılarak her zaman ve her yerde öğrenme (ubiquitous learning) amacıyla uzaktan eğitim gerçekleştirilebilmektedir. Eğitim hizmetlerinin olmazsa olmazı durumuna gelen uzaktan eğitim pek çok faydalı özelliğe sahiptir. Literatür incelendiğinde, uzaktan eğitimin yer, zaman, bilişim araçlarının ortak kullanımı, gerek duyulan kaynaklara erişimdeki kolaylıklar ve fayda-maliyet açısından oldukça avantajlı bir öğretim ortamı sunduğu anlaşılmaktadır. Ancak uzaktan eğitimde kullanılan Öğrenme Yönetim Sistemleri (LMS-Learning Management System) ile ilgili katılımcıların etkinliklere hangi oranda katılım sağladıklarına dair durumun tespit edilmesinde sorun olduğu saptanmıştır. Katılımcı LMS'de kullanıcı bilgilerini kullanarak etkinliğe erişim sağladığında etkinliğe katılım bilgisi tutulmaktadır. Ancak katılımcının eğitimi alması gereken kişi olup olmadığı ve verilen eğitimi aktif olarak takip edip etmediği şu anki sistemler ile bilinmemektedir. Bu bağlamda yapılan çalışma ile uzaktan eğitimde derse katılımı tespit etmek, daha fazla aktif katılımı sağlamak ve dolaylı olarak başarıyı artırmak amaçlanmış ve yüz tanıma algoritmaları kullanılarak bir tasarım modeli sunulmuştur. Modelin uygulanabilirliği için özel filtreler kullanılarak testler yapılmış olup örnek sayısının arttığı durumlarda %80'in üzerinde doğruluk sağlanmıştır. Önerilen tasarım modeli Visual Studio 2015 C#.Net platformunda, EmguCV görüntü işleme kütüphaneleri ve SQL Server 2017 kullanılarak geliştirilmiştir.
Yapay sinir ağları tabanlı hibrit modellerle yük tahmini
Güç sistemi planlamasının öncelikli amacı, müşterilerin elektrik enerjisi ihtiyaçlarını mümkün olduğunca ekonomik, güvenilir ve kaliteli bir şekilde karşılamaktır. Planlama sürecindeki önemli adımlardan biri de yük tahminidir. Geleneksel olarak yük tahmini için hem uygulaması kolay hem de iyi performans göstermesi nedeniyle istatistiksel metotlar yaygın kullanıma sahiptir. Ancak son yıllarda yük tahmini için yapay zeka yöntemleri de fazlaca kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada yapay zeka algoritmalarından yapay sinir ağları (YSA), adaptif sinirsel bulanık mantık (ANFIS) ve dalgacık dönüşümü-yapay sinir ağları (DDYSA) kullanılarak Eskişehir ili için yıllık ve mevsimlik yük tahminleri yapılmıştır. Eskişehir iline ait sıcaklık, nüfus, ithalat, ihracat ve zaman verileri giriş verisi olarak kullanılmıştır. Yapılan çalışmayla söz konusu yöntemlerin tahmindeki doğruluk seviyeleri araştırılmıştır. YSA, ANFIS ve DDYSA'da farklı parametreler kullanılarak oluşturulan deneme modelleri test MAPE değerlerine göre karşılaştırılmıştır. Çalışmada en iyi performansı gösteren YSA 2 gizli katmanlı, gizli katmanlarında 12 nöron bulunan ve tanjant sigmoid transfer fonksiyonu kullanan, çıkış katmanında lineer transfer fonksiyonu kullanan yapıdır. En iyi ANFIS yapısı ızgara bölümleme yöntemiyle 64 kurallı, kural katmanında trimf ve çıktı katmanında lineer transfer fonksiyonunu kullanan yapıdır. En iyi DDYSA yapısı ise tek gizli katmana sahip, gizli katmanında 12 nöron bulunan ve bu katmanda tanjant sigmoid transfer fonksiyonu kullanan, çıkış katmanında ise lineer transfer fonksiyonu kullanılan yapıdır. Çalışmada Eskişehir ilinin yıllık ve mevsimlik tahminlerinde YSA'nın diğer iki yöntemden daha küçük MAPE değerlerine sahip olduğu, dolayısıyla daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.
Asenkron motorlarda sargı yapısının motor performansına etkisinin deneysel olarak incelenmesi.
Asenkron motorların performansını artırmak amacı ile yapılmış birçok çalışma literatürde mevcuttur. Stator ve rotor oluk yapılarının optimize edilmesi, kullanılan malzemelerin analizi, motor sürücü devrelerinin geliştirilmesi, tasarım parametrelerinin iyileştirilmesi, sargı tekniklerinin geliştirilmesi vb. yöntemler ile motor performansının artırılması hedeflenmektedir. Asenkron motorlarda sarım tekniği, motor performansı üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Stator oluk yapısında kullanılan sarımların farklı yapılarda olması, oluktaki sipir sayısı, kullanılan bobin tellerinin çapı ve uzunluğu gibi parametreler motor performansını değiştirmektedir. Bu tez çalışmasında 1,1 kW gücündeki sincap kafesli bir asenkron motorun stator sargılarında iki farklı sarım tekniği kullanılarak performans değerlendirmesi yapılmıştır. Motor sargıları yarım kalıp ve tam kalıp sarılmıştır. Bununla birlikte stator oluğundaki sipir sayılarının etkisinin görülebilmesi amacıyla, her bir oluktaki sipir sayısı 96, 106 ve 116 olacak şekilde sarılmıştır. Deneysel çalışmalarda 6 adet aynı güç ve ebattaki motorlardan, 3 adedi 96, 106 ve 116 sipir olacak şekilde yarım kalıp, diğer 3 motor ise yine 96, 106 ve 116 sipir olacak şekilde tam kalıp olarak sarılmıştır. Boşta, kısa devre ve yüklü çalışma deneyleri yapılmıştır. Yapılan deneylerden elde edilen veriler ile eşdeğer devre parametreleri, moment ve verim hesaplamaları yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, 106 sipir tam kalıp motordan en iyi verim elde edilmiştir. Ayrıca aynı sipir sayısında tam kalıp motorlardan elde edilen verimlerin yarım kalıp motorlara göre daha iyi olduğu sonucuna varılmıştır. Anahtar Kelimeler : Asenkron motor, performans analizi, sargı yapısı, tam kalıp sargı, yarım kalıp sargı.
Temassız ayak bileği eklem hareketi ölçüm cihazı tasarımı
Ayak bileği eklem hareketliliği; ayakta durmak, yürümek ve günlük aktiviteler için son derece önemlidir. Ayak bileği hareketlerinin (dorsal ve plantar fleksiyon) kısıtlanması ayak ve ayak bileği patolojilerinde görülür. Ayak bileğinde görülen bu patolojilerin tanı ve tedavisinde ayak bileği eklem hareket aralığını belirlenmesi kritik öneme sahiptir. Ayak bileği eklem hareket aralığını ölçmek için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Geleneksel yöntemler, tek düzlemde ölçüm yapan plastik gonyometre ve inklinometredir. Bu yöntemler ile yapılan ölçümlerde hastaların ayağına temas edilmekte ve bu temasın uyarım etkisini oluşmaktadır. Bu uyaran etkisi de ölçüm hatalarına neden olmaktadır. Bu yöntemlere alternatif olarak fotogrametrik ölçüm veya video analizi ölçüm yöntemleri kullanılabilir. Bu ölçüm yöntemlere ise hem pahalı hem de çok uzmanlık gerektirmektedir. Bu nedenlerle, güvenilir ve ekonomik ölçüm yapan cihazlara ihtiyaç duyulmaktadır. Çalışmamızın amacı, ayak bileği eklem hareket aralığını temassız bir şekilde ölçen cihaz tasarlamaktır. Sağlıklı üniversite öğrencilerinde, plastik gonyometre, fotogrametrik ölçüm ve tasarlanan cihaz ile ayak bileği ekle hareket aralıkları ölçülmüştür. Yapılan ölçümlerle elde edilen ayak bileği eklem hareket aralığı dereceleri istatistiksel olarak karşılaştırılmıştır. Her üç ölçüm yöntemi arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık bulunamamıştır.
Hidroelektrik santrallerde net düşü değişiminin aktif güç çıkışı üzerine etkisinin incelenmesi
Bu tezde dar rezervuar hacmine ve küçük net düşü aralığına sahip hidroelektrik santrallerin (HES) aktif güç üretim dengesizliklerini azaltmak için yapay sinir ağlarından (YSA) faydalanılan farklı bir yaklaşım sunulmuştur. Çalışmada önce hidroelektrik santrallerden ve santrallerde kullanılan türbin tiplerinden bahsedilmiş ve sonra hız regülatörlerinde kullanılan kontrol yöntemlerine değinilmiştir. İlave olarak hidroelektrik santrallerde net düşü gibi aktif güç üretimini olumsuz etkileyen bazı çevresel etkilerden bahsedilmiştir. Uygulama yapılacak HES için ileri beslemeli geri yayılımlı YSA kullanılmıştır. HES'te paralel çalışan senkron generatörler birbirlerini etkileyeceklerinden, tasarlanan YSA'lar her bir senkron generatör için ayrı ayrı eğitilmiştir. Ağ yapılarının tamamında ortalama karesel hata oranı (MSE) performans fonksiyonu olarak kullanılmıştır. Denetleyici kontrol ve veri toplama sistemi (SCADA) verileri minimum-maksimum normalizasyon yöntemi kullanılarak normalize edilmiştir. Normalizasyon işleminden sonra bu veriler YSA eğitim ve test verileri olarak kullanılmıştır. Elde edilen en iyi sonuçlar farklı eğitim fonksiyonları ile de test edilmiş, farklı YSA modeliyle eğitilerek mümkün olan en iyi sonucun elde edilmesi hedeflenmiştir. Yapılan denemelerde en iyi sonuç alınan YSA ağ yapısı; birinci senkron generatör için çok katmanlı, performans fonksiyonu MSE, eğitim fonksiyonu Trainlm, gizli katmanlarında logaritmik-sigmoid ve çıkış katmanında da lineer aktivasyon fonksiyonu kullanan yapı olmuştur. İkinci senkron generatör için en iyi sonuç alınan YSA yapısı ise; çok katmanlı, performans fonksiyonu MSE, eğitim fonksiyonu Trainlm, gizli katmanlarında tanjant-sigmoid ve çıkış katmanında tanjant-sigmoid aktivasyon fonksiyonu olan yapı olmuştur. En iyi sonuç veren ağ yapıları test edilerek elde edilen sonuçlar çizelgeler halinde verilmiş ve sonuçlar tartışılmıştır.
Dört rotorlu bir hava aracının modellenmesi, simülasyonu ve PD kontrolcü kullanılarak yükseklik ve konum kontrolü
Quadrotor, 4 rotordan oluşan, dikey iniş ve kalkış yapabilen ve X şekilli bir yapıya sahip olan bir hava aracıdır. Yüksek manevra kabiliyeti, düşük ve yüksek hızlarda uçabilmesi ve basit mekanik yapısı sayesinde kullanım alanları sürekli olarak artmaktadır. Quadrotor için simülasyon ortamında ve deneysel olarak birçok çalışma yapılmış ve yeni çalışmalar yapılmaktadır. Quadrotorun kontrolü için birçok kontrol yöntemi geliştirilmiştir. Bu çalışmada quadrotorun kinematik ve dinamik eşitleri Newton-Euler ilkelerine dayanılarak elde edilmiştir. Bu eşitlikler kullanılarak quadrotorun 2 adet simülasyon modeli oluşturulmuştur. İlk simülasyon modelinde PD (Oransal-Türev) konum kontrolcü, PD (Oransal- Türev) davranış (attitude) kontrolcü ve PI (Oransal-İntegral) motor kontrolcü olmak üzere 3 adet lineer kontrolcü tasarlanmıştır. İkinci modelinde ise PD (Oransal-Türev) konum kontrolcü, kaskat P (Oransal) hız kontrolcü, PD (Oransal- Türev) davranış (attitude) kontrolcü ve PI (Oransal-İntegral) motor kontrolcü olmak üzere 4 adet lineer kontrolcü tasarlanmıştır. Bu iki simülasyon modelinin referans ve ölçülen konum sinyalleri, ölçülen lineer hızları, ölçülen Euler açıları ve konum hata sinyalleri verilmiş ve yorumlanmıştır. Elde edilen simülasyon sonuçlarına göre quadrotor, en fazla 5 m/s hızlarda yörünge takibini garanti etmiştir. 1. ve 2. simülasyon modellerinde yerleşme süresi 3 ile 4 saniye arasında olmuştur. 1. simülasyon modelinde yerleşme süresinden sonra kalıcı hal hatası olmamıştır. 2. simülasyon modelinde yerleşme süresinden sonra lineer hızın %5'i kadar kalıcı hal hatası oluşmuştur. Giriş referans sinyali lineer olan simülasyonlarda, yerleşme süresi içinde 2. simülasyon modelinde konum hatası 1. simülasyon modelinden daha az ölçülmüştür. Hız kontrolcü olan 2. simülasyon modelinin tek avantajı lineer referans sinyali uygulanan simülasyonlarda yerleşme süresi içindeki hatayı azaltmasıdır. Dolayısıyla 1. simülasyon modeli en fazla %5 hata ile iyi bir performans göstermiştir. Ayrıca yerleşme süresinden sonra kalıcı hal hatası oluşturmamıştır. 2. simülasyon modelinin yalnızca yerleşme süresi boyunca kullanılması ve yerleşme süresinden sonra ise kalıcı hal hatasının olmaması için 1. simülasyon modelinin kullanılması daha iyi performans göstermiştir.
Kısa süreli güç kalitesi bozulmalarının dalgacık analizi ve rastgele orman yöntemi ile sınıflandırılması
Elektrik güç sisteminde kalite kavramı giderek artan bir öneme sahiptir. Güç kalitesini olumsuz etkileyen durumlar, özellikle ekonomik açıdan büyük öneme sahiptir. Güç kalitesinde meydana gelen bozulmaların tespit edilmesi ve çözüm yöntemlerinin geliştirilmesi üzerine son yıllarda yoğun olarak çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmada kısa süreli gerçekleşen güç kalitesi bozulmalarının tespitini yapmak amaçlanmıştır. Güç kalitesi bozulmalarının karakteristik özelliklerini tespit etmek için Ayrık Dalgacık Dönüşümü kullanılmıştır. Ayrık Dalgacık Dönüşümü ile elde edilen sonuçlar üzerinden enerji, kayıklık ve basıklık değerleri ile öznitelikler ortaya çıkarılmıştır. Güç kalitesi bozulmalarından elde edilen öznitelikler Rastgele Orman yöntemi kullanılarak sınıflandırılmıştır. Gürültüsüz ve kabul edilebilir düzeyde gürültülü güç kalitesi bozulmaları %99,6 doğrulukta sınıflandırılmıştır. Yüksek gürültülü güç kalitesi bozulması olayları ise %97,8 doğrulukta sınıflandırılmıştır. Rastgele Orman yöntemi kullanılarak yapılan çalışmalarda, gürültülü güç kalitesi bozulmaları sınıflandırılmasında yüksek doğrulukta sonuçlar elde edilebilmektedir.
Sınırlı bir alanda ses kaynağı yönünün deneysel veriler kullanılarak yapay sinir ağı ile tahmin edilmesi
Bu çalışmada, normal koşullar altında daha önceden belirlenmiş ve bir metre karelik alandan alınmış ses seviyesi değerleri kullanılarak, ses kaynağının belli bir uzaklığa göre yönünün bulunması amaçlanmıştır. Sabit genlikte ve frekansta yayın yapan bir ses kaynağı kullanılarak, tertiplenen uygun ortam için, sürekli ilgili ortamı dinleyerek ve verileri kaydederek, yön tayinindeki ilişki incelenmeye çalışılmış ve o alan için bir "konum-ses seviyesi" ilişkisi ortaya konulmuştur. Sistemin fiziksel gerçekliği, ses seviyesi ölçerlerin kaynağa olan uzaklığından meydana gelen ses gücü seviyesi düşmelerine dayanmaktadır. Ses kaynağının, ses seviyesi ölçerlere olan açısı değiştikçe, alınan sistem verilerindeki değişim ve bu değişimle kaynağın yönü arasındaki ilişkisi incelenmiştir. Sistemde beş adet desibel metre kullanılmış ve mesafe, ses seviyesi, ortam gürültüsü, ses kaynağı açısı gibi veriler alınmıştır. Bu veriler kullanılarak, sistemde tanımlanan dört bölge için çeşitli açılarda doğrusallık incelenmiştir. Elde edilen doğrusallık parametreleri ile ortamda başka bir konum için alınan değerler birlikte işleme tâbî tutulduğunda kaynak açısının doğru bulunup bulunmadığı incelenmiştir. Alınan veriler, MATLAB' de yapay sinir ağına tabii tutularak, ses kaynağının bulunduğu bölgenin ve açının tahmin edilmesi sağlanmıştır. Ayrıca doğrusallık incelemesinde elde edilen yön verisi ile yapay sinir ağından alınan yön verisi arasında karşılaştırma yapılmıştır. Tahmin için, geri yayılımlı ileri beslemeli (feed-forward back propagation) gizli katmanında 8 nöron olan yapay sinir ağı yapısı kullanılmıştır. Sonuçlar ve sonuçlar arasındaki ilişkiler grafikler ile ifade edilmiştir.
Yapay sinir ağları ve farklı tahmin yöntemleri ile uzun dönem yük tahmini: Zonguldak örneği
Bu tezde Zonguldak ilinin elektrik enerjisi yük tahmini, Regresyon, Geri Yayılımlı Yapay Sinir Ağları (GYYSA) ve Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağları (RTYSA) gibi yöntemlerle üç yıllık dönem için yapılmıştır. Tahmin yöntemlerinde geliştirilen tüm modellerde bağımsız değişken olarak; sıcaklık, nüfus, kısmen biten veya ilave edilen yapıların toplam metrekaresi, kişi başına gayri safi yurt içi hasıla, madencilik ve taş ocakçılığı iş kolunda çalışan sayısı, kişi başına toplam elektrik tüketimi (kWh) gibi değerler kullanılmıştır. Bu kapsamda, yıllık olarak 6 ve aylık olarak ise 2 farklı model olmak üzere toplamda 8 farklı model kurularak analiz yapılmıştır. Regresyon analizinde, tüm modellerde çoklu ve basit doğrusal regresyon yöntemleri ile 2007-2017 yılları arasındaki değerler seçilmiştir. GYYSA yönteminde, MATLAB programında oluşturulan modellerde eğitim verisi olarak 2007-2017 yılları arasındaki değerlerin %70'lik kısımları rasgele olarak seçilerek kullanılmıştır. GYYSA'nda bir veya iki gizli katman kullanılmıştır. RTYSA yönteminde ise, MATLAB programında oluşturulan modellerde eğitim verileri olarak 2007-2017 yılları arasındaki değerlerin %70 kısımları kullanılmıştır. Eğitilen modellerde tahmin performans modeli olarak R2 (karesel hata) yöntemi kullanılmıştır. Tahmin yöntemleri ile bulunan üç yıllık enerji tüketimi tahmini verileri kendi aralarında karşılaştırılmıştır. Bunun sonucunda en yüksek R² değeri olan 0,9983 değerine RTYSA ile MHY1 modeli ile en iyi tahmin sonucuna ulaşılmıştır.
Kütahya ili güneş enerji potansiyelinin araştırılması ve örnek bir güneş enerji santralinin ekonomik analizi
Bu çalışmada, Kütahya ilinde güneş enerji potansiyeli ile ilgili çalışmalar incelenmiş ve Kütahya iline ait güneş enerji potansiyeli Metereoloji Genel Müdürlüğünden alınan genel bilgiler ile farklı meteorolojik sitelerden alınan sanal verilerin karşılaştırılması yapılmıştır. Uygulama olarak, Kütahya Belediyesi tarafından, İnköy mahallaesi, Suluöz mevkiinde, Şehzade Park içerisinde yer alan lisanssız 336 kWh güce sahip Güneş Enerji Santrali (GES) için farklı tipte fotovoltaik (FV) paneller kullanılarak, elektrik üretiminin sağlanacağı bir sistem tasarımı ve bu sistemin ekonomik analizi yapılmıştır. Şehzade Park GES'in farklı tipte FV panel tipleri kullanılarak benzetim çalışması, PVsyst; "Photovoltaic Sytems Software (FV Sistem Yazılımı)" programında yapılmıştır. Kullanılan programda elde edilen sonuçlar ile bir yıllık enerji üretiminden elde edilen gerçek sonuçlar karşılaştırılmıştır. İlave olarak Kütahya Belediyesi tarafından inşası düşünülen 500 kWe güce sahip Evliya Çelebi GES'in, PVsyst V6.78 programı ile benzetimi yapılmış ve yıllık olarak olası enerji üretim değerlerinin analizi de yapılmıştır. Tez çalışmasında, GES için kullanılması gereken FV panel tipinin belirlenmesi, en verimli eğim açısı ve iklimsel açıdan FV panellerin etkilenmeleri gibi tercih sebepleri ile inverter tipi seçimi konusunda değerlendirmeler yapılmıştır. Sonuç olarak GES santralinin yatırım geri dönüşüm yılı hesabı yapılmış ve bu hesap doğrultusunda santrallerin ekonomik olarak analizleri gerçekleştirilmiştir.
Dağıtık paralel sistemlerde performans analizi
Maliyetten ve zamandan tasarruf eden ve karmaşık hesaplamalar yapabilen bilgisayarsistemlerine olan ihtiyaç her geçen gün artmaktadır. Bu çalışmada, Linux işletim sistemlibilgisayarlar kullanılarak PVM (Parallel Virtual Machine) yardımıyla paralel bir makineoluşturulmuştur. Oluşturulan bilgisayar kümesi ile kullanıcı arasında grafiksel arayüz olarakXPVM kullanılmıştır. Bilgisayarlar arası iletişim Ethernet ile sağlanmıştır. Paralel sistemioluşturan işlemcilerin sayısı, çözülmek istenen problemin boyutu ve iletişim elemanlarınınözellikleri genel performansı etkilediğinden paralel sistemlerde performans analizi büyük önemarzetmektedir. PVM, farklı bilgisayarlarda çalışan işlemlerin birbirleri arasında bilgi transferinisağlayan ve bağlanabilen fonksiyonlardan oluşan bir kütüphanedir. Çalışmada paralelprogramlar, problem boyutu ve işlemci sayısı değiştirilerek çalıştırılmış, her bir durum içinsistemin performansı ölçülmüştür. Daha sonra XPVM ile program aktivite grafiği elde edilmişve performans irdelemesi yapılmıştır. Bu şekilde problem boyutu-makine sayısı grafiği eldeedilmiş ve buradan performansın en iyi olduğu noktalar bulunmuştur.
Dağılmış parametreli kuvvetlendirici tasarımı ve gerçeklenmesi
Çalışmada DC-2 GHz bandgenişliğine sahip dağılmış parametreli kuvvetlendirici (DA)tasarımı ve gerçeklenmesi sunulmaktadır. DA'nın optimum kazanç, gürültü ve dönüş kaybıvermesi için Microwave Office 2004 simülasyon programı kullanılmış ve simüle edilen devregerçekleştirilmiştir. Kuvvetlendiricilerin karakterizasyonunda devrede aktif eleman olantransistörün saçınım parametrelerinden (S-parametreleri) yararlanılmıştır. Simülasyon yoluylaanalizi yapılan DA devresinin DC-2 GHz bandgenişliği için giriş ve çıkış dönüş kaybıparametreleri (sırasıyla S11 ve S22) tasarım için gerekli görülen <-10 dB değerine, ileri yöndekazanç parametresi (S21) ise >12 dB değerine ayarlanmıştır. Yine bu bandgenişliği üzerinedevrenin kararlı çalışması için K kararlılık faktörü >1 değerine ayarlanmıştır. Bu ayarlamalarışığında gürültü figürünün (NF) bu bandgenişliği üzerinde <2 dB olduğu gözlenmiştir. Sonolarak devre gerçeklenerek ölçüm sonuçlarıyla simülasyon sonuçları karşılaştırılmış vesonuçların bazı farklar dışında nispeten uyuştuğu gözlemlenmiştir.
Güç faktörü düzeltmeli doğrultucular ve simülasyonları
Bu çalışmada; şebekeden sinüsoidal akım çeken bir fazlı doğrultucular tasarlanmıştır.Tasarlanan doğrultucular bir fazlı yükseltici tip doğrultucu, modifiyeli yükseltici tip doğrultucu,yarı köprü doğrultucu, çift yönlü güç aktarımlı yar köprü doğrultucu ve tam köprüdoğrultucudur. Tasarımlar Matlab/Simulink® programında gerçekleştirilmiş ve simüleedilmiştir.Simülasyonları yapılan doğrultucular iki tip kontrolör içermektedir. Birincisi çıkışgerilimini kontrol eden PI gerilim kontrolörü, ikincisi ise şebekeden çekilen akımı kontrol edenhisterezis veya PWM (darbe genişlik modülasyonu) kontrolörüdür. Simülasyonların sonuçlarıbeş tip doğrultucuda da makul performansa sahip olup, şebekeden çekilen akımdaki THD(toplam harmonik bozulma) oranı standartlara uygun çıkmıştır. Doğrultucuların DC çıkışgerilimi regüleli, şebekeden çektikleri akım ise ideal sinüse çok yakındır. Şebekeden çekilenakımın sinüsoidal olması ve gerilim ile aynı fazda olması güç faktörünü de yükseltmiştir.Doğrultucuların eşit ağır yük ve hafif yükler altındaki performansları incelenmiştir.Verilen referansa oturma süreleri, şebekeden çektikleri akımdaki THD oranları ve DC çıkışgerilimindeki değişimler karşılaştırılmıştır.Anahtar Kelimeler: Bir fazlı doğrultucular, Güç faktörü düzeltimi, Şebekeden sinüsoidal akımçeken doğrultucular.
Php mysql tabanlı uzaktan eğitim modülü tasarımı.
Ülkemizin çağdaş medeniyetler seviyesine ulaşabilmesi için eğitim seviyesini artırmasıgerekmektedir. Bu seviyeye ulaşabilmek, yeni teknolojileri de kullanarak eğitimde kaliteyiartırma ve daha büyük kitlelere daha hızlı ve nitelikli eğitim vererek mümkün olacaktır.Farklı yerlerde, farklı demografik ve kültürel alt yapıya sahip, örgün eğitime devamedemeyen kişilere, uygun iletişim teknolojileri kullanımıyla eğitim kaynaklarına erişimisağlayan Uzaktan Eğitim (UE), tüm dünyada yaygınlaşmakta ve geleceğin eğitim sistemi olarakkabul edilmektedir.Bu çalışmada, uzaktan eğitimin genel bir tanıtımı yapılmakta, Türkiye'deki veDünya'daki uzaktan eğitimin genel durumu ele alınmakta, Dumlupınar Üniversitesi'nde uzaktaneğitime geçilmesi ve akademisyenler arasında yaygınlaşabilmesi için öneriler sunulmaktadır.Uzaktan eğitim kursuna geçişte öncelikle kursun yönetimi için temel olarak:⢠Kurumsal bir yapı oluşturulmalı,⢠Öğretim elemanlarının belirledikleri ders içerikleri hazırlanmalı,⢠Bu ders içeriklerinin standart uzaktan eğitim içeriklerine dönüştürülmesi ve görsel olarakzenginleştirilmesini sağlayacak teknik elemanlara sahip olunmalı,⢠Bu organizasyonu yönetebilecek bir eğitim yönetim sistemi (Learning ManagementSystem-LMS) yazılımına sahip olunmalıdır.Bu çalışmada diğer üniversitelerdeki yapılanmadan bahsedilmekte, LMS yazılımıhakkında testler, denemeler ve öneriler bulunmaktadır. LMS yazılımı için 150'den fazla ülkedenkullanılan ve 70'den fazla dil desteği olan açık kaynak kodlu Moodle yazılımı kullanılmıştır.Moodle açık kaynak kodlu php script dili ile yazılmıştır. Veritabanı ve işletim sistemi bağımsızçalışabilmektedir. Ayrıca Unesco'nun seçtiği en iyi açık kaynak kodlu eğitim yazılımlardanbirisidir.Temel amacımız uzaktan eğitimde temel araç olan bilgisayar eğitiminin, uzaktan eğitimile verilmesidir. Bu nedenle üniversitemizde okutulan Temel Bilgisayar Bilimleri ve TemelBilgi Teknolojileri Kullanımı derslerinde Moodle aracılığıyla destek verilmiş, denemeleryapılmıştır ve sonuç olarak elde edilen istatistikler ekler bölümüne konmuştur.Anahtar Kelimeler : Moodle, Mysql, Php, Uzaktan Eğitim
Çift geçişli l-bandı erbiyum katkılı fiber amplifikatör (l-edfa) tasarımı ve karakterizasyonu
Bu çalışmada 980 nm'de, iki yönlü pompalanmış bir çift geçişli L-bandı EDFA'nıntasarımı ve deneysel karakterizasyonu gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan çift geçişli L-bandıEDFA'nın performans parametreleri, Optiamplifier 4.0 simülasyon programı yardımıyla teorikolarak analiz edilmiştir. Daha sonra, laboratuar ortamında deneysel olarak gerçekleştirilerekkazanç ve gürültü performansı karakterize edilmiştir. Teorik simülasyon sonuçları ve klasik tekgeçişli L-EDFA'nın deneysel performansı ile kıyaslanan çift geçişli L-EDFA tasarımınınkazanç, gürültü faktörü ve pompalama verimi performansı açısından önemli ölçüde iyileştirmesağladığı tespit edilmiştir.Anahtar Kelimeler : C-bandı EDFA, L-bandı EDFA, Erbiyum katkılı fiber, Erbiyum katkılıfiber amplifikatör
Nefes kokusundan diyabet tanısı için QCM tabanlı sistem tasarımı
Bulaşıcı veya metabolik hastalıkların, belirli kokular ortaya çıkardıklarıbilinmektedir. İnsandan alınan nefes örnekleri gaz kromatografik (GC) tekniklerkullanılarak analiz edilmek suretiyle hastalıkla nefeste değişen gazlar tespit edilmektedir.GC-MS teknikleri hastalık işaretlerinin kapsamlı şekilde çalışılmasına imkan vermesinerağmen; yüksek maliyet, yetenekli personel ihtiyacı, laboratuar ortamı ve uzun süregerektirmesinden dolayı hastalıkların teşhisi için kullanılmamaktadır.Son zamanlarda gaz sensör dizileri ile memelilerin koku alma sistemi örnekalınarak elektronik burunların üretilmesiyle, klinik uygulamalarda kokudan hastalık teşhisedilmektedir. Diyabetli hastalarda nefesteki aseton yoğunluğu 0,1-10 ppm olduğubilinmektedir. QCM sensörler ise 50 ppm üzerinde duyarlıdır. Düşük asetonkonsantrasyonunu QCM sensörlere duyurabilmek için zeolit içeren yoğunlaştırıcıkullanılmıştır. Böylece, diyabet tanısı için QCM sensör ve zeolit yoğunlaştırıcıdan oluşanbir sistem tasarlanmıştır.Bu çalışma ?QCM-SSC Gaz Sensör Dizisi Kullanarak Tıbbi Uygulamalar için TanıSistemi Tasarımı? 104E053 nolu TÜBİTAK Projesi kapsamında gerçekleştirilmiştir.Anahtar Kelimeler: QCM Sensör, Elektronik Burun, Diyabet, Tanı sistemi
Ani gerilim düşümlerinde ayarlı hız sürücülerinin performansını iyileştirici bir çözüm önerisi
Ayarlı hız sürücülerinin ani gerilim düümlerine karı çok hassas oldukları bilinmektedir. Bu çalımada ani gerilim düümlerinde standart indüksiyon motorların davranıları aratırılmıtır. Asenkron motorların ve hassas elektronik cihazların kesintisiz çalımasını salayan yöntemlerden bahsedilmitir. Standart asenkron motor sürücülerinin kesintisiz çalımasını salayan çalımalar kısaca açıklanmıtır. Ayarlı hız sürücüsünün performans kaybı olmadan çalımasını salamak için yeni bir yöntem önerilmitir. Önerilen yöntemin avantajları ve dezavantajları anlatılmıtır. Önerilen yöntem ani gerilim düümleri altında test edilmitir. Gerilim-moment erileri çıkarılmıtır. Anahtar Kelimeler: Ani gerilim düümleri, Asenkron motorlar, Ayarlı hız sürücüleri, Kesintisiz çalıma
Linux tabanlı açık kaynak ses kartı sürücüsü geliştirilmesi
Bu çalışmada, Linux işletim sisteminde atıl durumda olan bir ses kartı için sürücü geliştirilmiştir. Sürücü, çekirdek modülü olarak yazılmıştır. Bu modül, Linux çekirdeğine yüklenip kaldırılabilmektedir. Veri, ISA veri yolu üzerinden transfer edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Çekirdek Alanı, GNU, ISA veri yolu Kullanıcı Alanı, Linux, MED 3201, Modül
Üç katmanlı mimaride form ve veri tabanı uygulamaları (Tedarik zinciri yönetiminde sipariş modülü)
Bu çalısmada günümüzde isletmelerde önemi gittikçe artan tedarik zinciri yönetimi ile ilgili olarak üç katmanlı mimaride siparis modülü uygulaması gerçeklestirilmistir. Bunun için öncelikli olarak sistem mimarileri incelenmis ve bu çalısma için en dogru mimarinin üç katmanlı mimari oldugu dogrulanmıstır. ASP.net, C# ve SQL Server uygulamaları kullanarak üç katmanda program kodlaması saglanmıs ve bunların avantajlarından bahsedilmistir. Çalısma özellikle süt sektöründeki isletmelerde Müsteri, Tedarikçi ve Üretici arasındaki baglantıyı en kısa ve güvenli yoldan saglamayı hedeflemektedir. Müsteri tarafından sisteme girilen siparisler ve üretici tarafından sisteme girilen üretim miktarları karsılastırılarak tedarikçi tarafından en uygun üreticinin ürettigi ürünün en uygun müsteriye dagıtımının gerçeklesmesi planlanmaktadır. Böylelikle hem müsteri istedigi ürünü kolaylıkla satınalıyor, hem de üretici sadece satabilecegi kadar ürünü üreterek hem maliyetlerini azaltıyor hem de ileri vadede planlarını gerçekliyor. Anahtar Kelimeler: ASP.net, class, e-ticaret, stored procedure, tedarik zinciri yönetimi, üç katmanlı mimari.
Videolarda sahtecilik tespiti
The whole world experiences digitalization at a rapid pace. Recently, smart phones, internet opportunities and digital video recording devices have accelerated digitalization. In social media, video sharing has become incredibly widespread. At the same time, videos are the most reliable and vital evidence both in social media and especially in courts. Videos are trusted more than pictures and any other evidence. However, many powerful and inexpensive video authoring tools for modifying video content are easily available by everyone today. A malicious attacker can destroy evidence in videos by deleting a sequence, adding a new sequence, changing the video stream order, etc. The easiness of these types of tampering has also reduced the trust to the videos. Therefore, videos can be accepted as reliable evidence by testing the originality of the video. In spite of the increasing variety of attacks on video content, the variety of authenticity testing methods increase day by day. In this study, a method is proposed to detect attacks such as deleting a part of the video content, adding a new section or changing the video stream order. Videos are formed by the flow of frame groups, such as pictures, in the time axis. Algorithm which is developed for our method is based on the using of correlation coefficients during the transitions of video frames. The method has been implemented with Matlab and tested on 120 videos. Test results have shown that the proposed method works quickly and successfully.
Modeling and control of 1.5 MW rated sparse matrix converter based wind energy conversion system
Sparse matrix converter (SMC) is a matrix converter topology without any storage element like an inductor or a capacitor. There is a fictitious DC link between rectifier and inverter stages in SMC topology. The input is directly connected to the output via a set of bidirectional power semiconductor switches. Such an arrangement decreases the converter size and increases the reliability. Due to these advantages, SMC is used in many applications like AC drives, aerospace industry, electric ships, as well as in wind energy applications. In this thesis, a three-phase SMC is adapted to a grid-connected permanent magnet synchronous generator-based wind energy conversion system (WECS). The IGBT is chosen as the power semiconductor element in the rectifier and inverter stages, controlled by sinusoidal pulse width modulation technique. The switching frequency is changeable in the range between 20-50 kHz. The overall system including the power stage as well as the control sub system are modelled and tested under various operating conditions. An LCL filter is replaced at the output of the SMC to weaken switching harmonics. Moreover, a fuzzy fractional-order PID (FFOPID) controller is designed to control active and reactive power of WECS. By this way, the dynamic response of a classical PID controller with fixed gains is improved by combining the salient features of fractional-order calculus and fuzzy logic theory. The simulation results show that the designed FFOPID controller is superior to classical PID controller in tracking d- and q-axis current references of the SMC at the output. FFOPID controller shows better transient performance when unit step changes are applied to the reference signals.
Development of an electrodynamic cooling system and simulator to improve the performance of a double faced photovoltaic system
Photovoltaic cooling is a way to improve electrical performance of photovoltaics against thermal effects. Based on this purpose, the thesis study is developed with three subsystems: Solar simulator system, dynamic control system and double faced photovoltaic system. Solar simulator system has two identical light sources, two identical photovoltaic panels back to back, cooler and heater. By activating heater, thermal effect on electrical performance of double faced system is observed. By activating cooler, cooling effect on electrical performance of double faced photovoltaic system is observed. Dynamic control system has two temperature sensors those are inside the solar simulator and outside the solar simulator. Based on temperature difference between temperature sensors, cooling mechanism is activated electrodynamically. Temperature measurement is done in a real-time manner. Double faced photovoltaic system is designed to improve electrical performance of photovoltaic systems. It is placed inside the solar simulator system to improve the output power. It is concluded that designed solar simulator system eases the observation of thermal and cooling effect on electrical performance of photovoltaic systems. Thanks to its time-independent and weather-independent operation, it is possible to conduct experiments in every day time, every month and every weather.
Bir bölgenin tek bant GSM RF enerji hasatlama potansiyelinin modellenmesi
In this thesis, it is aimed to model a region with machine learning to reveal the single band GSM RF energy harvesting potential and capacity. Since it is possible to harvest energy from many different ambient energies, similar studies have been carried out for many other sources such as sun, heat, light, piezoelectricity. In the thesis study, a sufficient number of basic level RF Energy Harvesting circuits were designed in the GSM 900MHz single band frequency band and a data set was created by measuring the amount of energy stored on the capacitor of this circuit on a daily basis. After observing the energy levels stored in the RF energy harvesting circuit for different time periods, the energy potential of the region was modeled with the help of linear regression, xgboost, arima and fb prophet algorithms, which are frequently used in machine learning algorithms, and a conclusion was reached about the potential of the region. Comparison of the performances of estimation algorithms was evaluated based on the MSE (Mean Square Error), MAE (Mean Absolute Error), RMSE (Root Mean Square Error), MAPE (Mean Absolute Percent Error) statistics, which are frequently used in machine learning.
Wideband MIMO 5G antennas in handsets
In this work, a design of a MIMO antenna array is proposed for 5G communication systems. The proposed individual antenna element is constructed of H-geometry. The proposed antenna is oriented to suit the frequency bands of new radio (NR) n77, n78, and n79 with an excellent matching coefficient. When the proposed antenna located in an array configuration, an excellent isolation is achieved below -15dB over the entire frequency bands of interest. For that, four elements are oriented on a rectangular FR-4 substrate to obtain an excellent size reduction of 13.4mm×6mm×0.75mm. The MIMO array`s radiation efficiency is found to be in the range of 70% to 88% within the frequency band of interest. The antenna gain is found to be in maximum of 5dBi at 4.5GHz. The maximum correlation factor between the antenna elements in terms of ECC is found below 0.004 for the entire frequency band. The radiation patterns are found to be scattered to different direction at different frequencies to fit the portable communication 5G devices. The proposed work is optimized using HFSS and validated using CST MWS. From the obtained results in terms of S-parameters and radiation patterns, the antenna shows an excellent radiation properties and enhanced bandwidth. The obtained results from both CST and HFSS agreed well to each other. Keywords: H-Shape, Antenna, NR-bands, 5G, MIMO, Array, CST MWS, HFSS.
Automated segmentation of maxillary sinus from computed tomography images: A comparative analysis of U-net and its variants with pre-trained encoders
The maxillary sinus holds an important position in the respiratory system, and its accurate segmentation from computed tomography (CT) images remains challenging. Traditional manual and semi-automatic methods are time-consuming and inconsistent, making them less suitable for clinical applications. Automated segmentation has become possible thanks to the advancements in deep learning, but challenges still exist due to the complex sinus anatomy and inter-individual variations. This study presents the development and evaluation of four different deep learning models for maxillary sinus segmentation: a plain U-Net model, and three U-Net variations that utilize VGG16, ResNet50, and Inception-ResNet v2 as encoders. The main objectives are to evaluate these models for accurate segmentation, to further segment the air section and mucosal inflammation within the MS, to calculate the maxillary sinus volume and opacification ratios, and to demonstrate the potential of deep learning models in maxillofacial radiology. The Inception-ResNet v2 - UNet model demonstrated the best performance with a Dice score of 0.96671 and an Intersection over Union (IoU) score of 0.94004, while all models, including the plain U-Net, have shown noteworthy successes.
Face detection and recognition based on raspberry Pi using HAAR cascading and convolution neural network
Face Detection is a form of biometric method that relates to the automatic detection of faces by computerized systems through observation of the face. It is a popular feature in biometrics, digital cameras, and social tagging. Face detection and recognition have received increased research focus in recent years. In this thesis, a face detection and recognition system have been proposed and developed for detecting and recognition faces through the hybridization of two algorithms: HAAR cascading algorithm and deep learning algorithm. The proposed system consists of two approaches. The first approach, the HAAR cascading algorithm, was developed by taking a shot of the face and reducing it several times to ensure that there is a face at each shrinking time. The second approach has proposed convolution neural network (CNN) model to increase accuracy of classification. In addition to improving each algorithm, hybridization of the two algorithms significantly improved the results of the classification. In proposed system two dataset was used: download dataset, and real dataset. The accuracy of modifying HAAR in detection reached 98.667% for real dataset, and 97.532 % for download dataset. The accuracy of proposed model of CNN in classification reached 96.23% for download dataset, and 100% for real dataset. The tests conducted on the developed facial recognition system have demonstrated that the proposed algorithms and the developed real-time facial recognition system yield satisfactory results. Key Words: Face Detection, Face Recognition, HAAR Cascading, CNN.
Personality prediction system based on physiognomy using face recognition
the human face is a wealthy source of information, with distinct features such as the eyes, nose, and mouth offering a wealth of data. Facial feature recognition algorithms leverage this wealth of information to distinguish one person from another, making it a powerful tool with many applications. This technology has found its way into numerous aspects of our daily lives, from unlocking smartphones with a simple glance to enhancing security in public spaces. Even more, a person's personality traits can be predicted from their outer appearance according to physiognomy as each shape of facial features can tell a lot about a person's personality; this work addresses this by proposing a novel dataset created for facial feature recognition based on their shape and color, specially designed for the YOLO object detection models; the final dataset contains 2,116 images with Over 10K annotations with six classes, namely blue eye, brown eye, rounded nose, rounded eyebrows, pointy nose, and straight eyebrows, employed in all version of the YOLOv8 object detection model, experiment result shows that the small version of YOLOv8 performed the best based on mAP of 89.9%, this work also proposed a modified lightweight version of YOLOv8 with only 211 layers which outperformed the best model by 1.4% as it reaches 91.3%mAP on the proposed dataset.
Visual motion control for autonomous wheelchair sidewalk following
The independent mobility of wheelchair users is pivotal for their overall well-being. Negotiating electric wheelchairs through constrained spaces, especially for those with disabilities, presents notable challenges. In response, this research introduces a pioneering vision-based approach for sidewalk navigation, leveraging tactile paving features and advanced Machine Learning (ML) models. Our methodology encompasses the creation of a specialized dataset, the formulation of a custom control law, and the deployment of a lightweight real-time Gaussian Process (GP) model on a Raspberry Pi platform. Thorough experimentation substantiates the efficacy of our approach, demonstrating accurate and dependable autonomous wheelchair navigation on sidewalks. Beyond technical contributions, our solution offers a cost-effective alternative to conventional sensor-dependent systems, profoundly enhancing user mobility and overall quality of life. By empowering wheelchair users with enhanced navigation capabilities, this research strives to foster independence and inclusion in their daily lives.
Experimental analysis of effects of different network parameters on TCP / IP networks
Today, the Internet is actively used in almost every aspect of life and stands out as an indispensable component of the digital age. With Internet technologies, instant access to information is possible, and global communication processes are significantly simplified. Computer networks are structured by using different topologies depending on their purpose and scale. In this thesis, the use of the preferred Mesh topology in complex and large-scale network structures has been deemed appropriate. Using mesh topology has been a logical choice due to its high connection level and reliability. However, in these mesh topologies it is important that the network performance must be in good condition to provide network security and high efficiency. Therefore, having better system performance is one of the fundamental rules to maintain proficient network management. In the thesis GNS3 simulation environment is used, which is frequently used by network engineers. Thanks to this simulation environment we can investigate various network parameters' performance on TCP/IP based networks, and we are able to compare performances of each parameter with using different routing protocols. In network management, the most common routing protocols are used such as RIP (Routing Information Protocol), OSPF (Open Shortest Path First), EIGRP (Enhanced Interior Gateway Routing Protocol) and BGP (Border Gateway Protocol). These protocols are analyzed by comparing each one's throughput, packet data volume and their packet loss performances. Statistical data which is acquired by graphs is designed in MATLAB environment. In the conclusion of this thesis, it can be seen that routing algorithms perform differently with respect to consecutive packet data amount. Thus, we can conclude to a study that which routing protocol performs better in which environment and this enables us to make clear judgements for them as well. The main purpose of this study is to monitor different routing protocols in simulation environments and understand differences of their performances. This study may be clarifying the way and can work as a guidebook for those who would like to create real network design.
Utilization of ultrasonic energy in textile wet processing
In this study, it is attempted to designing and realizing ultrasonic cleaning system that will be used to remove weakly bounded dye particles on new colored fabrics. In order to achieve desired goal, ultrasonic cleaning system will be design and simulate in finite element method simulation program. Application fields of ultrasonic energy are very wide. These are medical, military, marine, chemistry and cleaning. Ultrasonic cleaning systems consist of at least one ultrasonic transducer, ultrasonic generator and cleaning tank. Ultrasonic transducer converts electrical signals to mechanical vibration at ultrasonic frequencies. Keywords: Ultrasonics, Simulation, Piezo transducer
New techniques for classification, enhancement, and fusion of multispectral remote sensing images
ABSTRACTMSc THESISNEW TECHNIQUES FOR CLASSIFICATION, ENHANCEMENT, AND FUSION OFMULTISPECTRAL REMOTE SENSING IMAGESGülçin YİĞİTLERDEPARTMENT OF ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERINGINSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCESUNIVERSITY OF ÇUKUROVASupervisor : Asst. Prof. Dr. Turgay İBRİKÇİProf. Dr. Okan ERSOYYear: 2005, Pages: 69Jury : Asst. Prof. Dr. Turgay İBRİKÇİProf. Dr. Vedat PEŞTEMALCIAsst. Prof. Dr. Kerem ÜNRaw satellite images often contain a vast amount of information that is not readilyapparent to the analyst. Therefore, image enhancement techniques are used to highlightfeatures of interest and expose subtle differences in the spectral signature of the componentsof the target.This thesis presents a new approach to the development of multispectral /hyperspectral image enhancement and fusion algorithms. In approaches used up to now forimage enhancement, the bands are typically processed separately, and this results inconsiderable distortion. The amounts of information in many bands are also not veryefficiently used. The objective of this work is to utilize the amount of information availablemore effectively, remove such distortions and to improve the appearance of the images. Torealize this goal, we developed two new algorithms using transform techniques. In theresulting algorithms developed, image enhancement and image fusion are consideredtogether. The first algorithm developed is RGB (Red Green Blue) to IHS (Intensity HueSaturation) (RGB2NTSC) algorithm which uses RGB to IHS transformation method and amorphological filter. The second algorithm developed is the real discrete Fourier transform(RDFT) algorithm. Because the RGB2NTSC algorithm allows a transformation to work onlywith three images, to be able to combine more than three images, we used the RDFT. Thefinal images obtained from these algorithms are much less noisy and has more desirableproperties such as sharp edges.Keywords: Image Enhancement, Image Fusion, Multispectral and Hyperspectral Images, IHSTransform, RDFT Transform.
Modeling of dynamic voltage restorer
ABSTRACTMSc THESISMODELING OF DYNAMIC VOLTAGE RESTORERAhmet TEKEDEPARTMENT OF ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERINGINSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCESUNIVERSITY OF ÇUKUROVASupervisor: Assoc. Prof. Dr. Mehmet TÜMAYYear: September 2005, Pages: 126Jury: Assoc. Prof. Dr. Mehmet TÜMAYAsst. Prof. Dr. Murat AKSOYAsst. Prof. Dr. Mutlu AVCIThe fast developments in power electronic technology have made it possible tomitigate voltage disturbances in power systems. Among the voltage disturbanceschallenging the industry, the voltage sags are considered the most important problemto the sensitive loads. Dynamic Voltage Restorer (DVR) is a series connected powerelectronic based device that can quickly mitigate the voltage sags in the system andrestore the load voltage to the pre-fault value. DVR is recognized to be the besteffective solution to overcome this problem. The primary advantage of the DVR iskeeping the users always on-line with high quality constant voltage maintaining thecontinuity of production.A new method for the generation of reference voltage for a DVR is presented inthis thesis. The proposed method provides superior performance compared toconventional control methods because of not involving any transformation process.The control scheme is rather simple, flexible in cost and has an excellent voltageregulation capability.The basic purpose of this thesis is analyzing, modeling and simulating theDVR, which protects a 50-kVA sensitive load. The performance and efficiency of theproposed method are investigated with different simulation studies by MATLAB/Simulink program.Keywords: Dynamic Voltage Restorer, Voltage Sag and Power QualityII
Analysis and classification of EEG with adapted wavelets and local discriminant bases
ABSTRACTPhD THESISANALYSIS AND CLASSIFICATION OF EEG WITH ADAPTEDWAVELETS AND LOCAL DISCRIMINANT BASESNuri Fırat İNCEDEPARTMENT OF.ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERING.INSTITUTE OF BASIC AND APPLIED SCIENCESUNIVERSITY OF ÇUKUROVASupervisor: Yrd. Doç. Dr. Sami ARICA2nd Supervisor: Prof. Dr. Pekcan UNGANYear: 2005, Pages: 99Jury: Prof. Dr. Yakup SARICADoç. Dr. Caner ÖZDEMİRDoç. Dr. Turgut İKİZYrd. Doç. Dr. Ali KOKANGÜLElectroencephalogram (EEG) can be used as a strategic tool in establishingcommunication and control between handicapped people and their environment. The socalled ?Brain Computer Interface? (BCI) is constructed by analysis and classification ofspecific patterns in the ongoing EEG which are induced without any need of muscular act.Motor Imagery has similar behavior and can be used as a strategy in the construction of BCI.Motor Imagery induced EEG patterns also have strong relationship to the real performanceof the event. Several methods such as band power and autoregressive model parameters wereused to analyze and classify the single trial EEG for a BCI task. Most of these methods usedfixed time points or frequency indexes. However the movement EEG is non-stationary andcontains subject specific patterns. Therefore it is crucial to extract local and subjectdepended information in an automated manner. In this work an adaptive time-frequencyapproach is investigated to analyze and classify real and imagery hand movement EEGs. Atfirst movement EEG is adaptively divided in time axis by using the Best Base (BB) approachwhich is obtained from the Local Cosine Packets by entropy minimization. BB has capturedtime varying properties of the signal by adjusting analysis segments where it is assumed theycorrespond to physiological states. In the latter case a modified version of Best Basealgorithm, ?Local Discriminant Bases? (LDB) were used to extract subject specific time-frequency features in an automated manner for classification of left and right handmovement imagery. Unfortunately this method suffers from the lack of translation invarianceand causes high dimensionality. Therefore several feature extraction and dimensionreduction methods such as modified mel-scale, principal component analysis and spin cycleprocedures are applied to improve the classification performance. One of the interestingresults is the difference of the adaptive segmentations and feature characteristic of bothhemispheres. The algorithm did not only adapt to time and frequency but also to space. As afurther step the number of electrodes is increased to benefit from the different cortical areas.Accordingly our algorithm has promising success for the BCI technology.Key Words: EEG, Brain Computer Interface, Movement Imagery, Adaptive Time-Frequency Analysis.I
Indoor wireless propagation models and measurements
ABSTRACTMSc THESISINDOOR WIRELESS PROPAGATION MODELS AND MEASUREMENTSNeveser ÇAYIRCIDEPARTMENT OF ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERINGINSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCESUNIVERSITY OF ÇUKUROVASupervisor : Prof. Dr. Hamit SERBESTYear: 2005 Pages: 54Jury : Prof. Dr. A. Hamit SERBESTProf. Dr. Süleyman GÜNGÖRAsst. Prof. Dr. Turgut İKİZDue to the great success of wireless communications used in outdoor mobileradio systems, the wireless communication inside vehicles and buildings becomesmore and more important. There have been a number of recent investigations onindoor radio propagation modeling. In the last years different prediction models forindoor environments were developed for the frequency range between 500 MHz andupper frequencies (at GHz).In this thesis, the most popular two models used for indoor propagation aretested and compared to one another and to measurements in various indoorenvironments. Indoor propagation is, of course, more complex than outdoorpropagation becaused received signal strength depends on open plan offices,construction materials, building structure, density of people, furniture, etc. Variousobjects may scatter, diffract, reflect, and absorb radiation and cause decrease in thereceived level of signal level. Therefore, accurate characterization of the buildingmaterials is necessary for prediction of wave propagation behavior within indoorenvironments.For this purpose, in the present work, a free-space method for theinvestigation of dielectric properties is used and cement-based materials (concrete)are measured at microwave frequencies for determining transmission and reflectioncoefficients.Keywords :Indoor Radio Propagation, Path Loss, GTD, Free-Space Method,Dielectric Permittivity.I
Sıklıkla kullanılan yapay sinir ağları algoritmalarının Antalya iline ait elektrik yük tahmini özelinde analitik olarak değerlendirilmesi
Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak Antalya iline ait elektrik yük tahmini baz alınıp algoritmalar değerlendirilmiştir. Çalışmada oluşturulan elektrik yük modeli MATLAB programı YSA araç kutusu ile geri beslemeli 3 katmanlı bir ağ olarak tasarlanmış ve çözülmüştür. Modelde kullanılan giriş verileri 2001-2011 yılları arasındaki aylık ortalama Elektrik (E), Sıcaklık (S), Nem (N), Basınç (B) ve Nüfus (P) değerlerini kapsamaktadır. Modelde E-S-N-B, E-S-N, E-B-N, E-B-S ve E-S-B-P giriş verileri kullanılmış olup, Levenberg-Marquardt (LM), Gradient-Descent (GD), Resilient Propagation (RP), Gradient-Descent-Momentum (GDM), Gradient-Descent-Adaptive (GDA) ve Gradient-Descent-Adaptive-Momentum-Rate Backpropagation (GDX) algoritmaları yardımıyla otuz adet tahmin değeri elde edilmiştir. Elde edilen değerler ile hesaplanan ortalama karekök hatası değeri (OKH), iterasyon sayısı, işlem süresi gibi kriterleri baz alan bir Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) modeli geliştirilmiş ve sıklıkla kullanılan bu YSA algoritmaları sıralanmıştır. Diğer çalışmalardan farklı olarak YSA modeli üç veya dört girişli olarak çalıştırılmış ve sıklıkla kullanılan YSA algoritmaları Antalya ili vaka çalışması üzerinden birçok-kriterli karar verme aracı olan AHS yöntemi ile değerlendirilmiştir.
A Technique of managing clients via internet
In this study, a method of remote control of computers via internet is proposed. Minimum requirement to use the method is two computers, server and client, with internet connections Server computer processes sent command by client and sends back relevant information with its screen snapshot to client. Client gets data due to permission of remote viewing and controlling of process. The proposed software can be applied to servicing systems, which are constructed with more than one server and one client. Key Words: Remote Control, Winsock, TCP/IP, and Server/Client
Diffraction of plane waves by an impedance half-plane in cold plasma
ABSTRACT MSc THESIS DIFFRACTION OF PLANE WAVES BY AN IMPEDANCE HALF PLANE IN COLD PLASMA Şule YENER DEPARTMENT OF ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERING INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES UNIVERSITY OF ÇUKUROVA Supervisor : Prof. Dr. A.Hamit SERBEST Year:2000 Pages: 69 Jury : Prof. Dr. A. Hamit SERBEST Asst. Prof. Dr. Turgut İKÎZ Asst. Prof. Dr. Caner ÖZDEMİR In the present work, the problem of plane wave diffraction by an impedance half-plane in cold plasma is investigated. Diffraction by an impedance half-plane is a canonical configuration and may be used in modelling scattering from a variety of complex objects. The boundary-value problem corresponding to this canonical structure is formulated by Fourier transform technique, and leads to a matrix Wiener- Hopf equation. The resulting matrix is expressed in a form convenient to be factorized by Daniele-Khrapkov method, which yields a formal solution to the problem under consideration. The matrix Wiener-Hopf equation is reduced to a simpler form by assuming £2 -» 0, where sz is an element of the tensor of dielectric permittivity. This occurs; if the operating frequency is assumed to be very large compared to Keyword: Dalga kırılması = Wave breaking ; Fourier dönüşümü = Fourier transformation ; Soğuk plazma = Cold plasma ; Sınır değer problemleri = Boundary value problems