Proses mühendisliği uygulamalı veri sıkıştırma ve yeniden oluşturma

Sensor teknolojisindeki son gelişmeler sayesinde büyük miktarlarda proses verisi toplanabilmektedir. Fakat bu durum, veri arşivlemeyi kolaylaştırmak için yapılan veri sıkıştırma işlemine duyulan ihtiyacı arttırmıştır. Bunun sonucu olarak, verilerin daha az yer kaplaması ve veri toplayan ve işleyen düğümler arasındaki iletimi hızlandırmak için proses izleme, sistem tanımlama ve hata saptama gibi birçok alanda proses verisi sıkıştırma ve bu veriyi yeniden oluşturma teknikleri önem kazanmıştır. Bu tez çalışmasının ana amacı, orijinal veri setlerinin temel özelliklerini koruyarak yüksek derecelerde sıkıştırma oranları elde edebilmek ve bunun yanında gürültülü verilerden kurtulabilmektir. Bu amaçla, süzgeçleme işlemindeki eşik seviyesi ayarlanarak parçalı kümelemeyle yaklaşımlama, bir ve iki boyutlu ayrık kosinüs dönüşümü ve bir ve iki boyutlu ayrık dalgacık dönüşümü tekniklerinin verimlilikleri değerlendirilmiştir. Bu çalışmada, birbirinden farklı özellikleri olan PortSimHigh, PortSimLow, SELDI-TOF MS ve TEP veri setleri kullanılmıştır. Bahsi geçen sıkıştırma teknikleri, değişik eşik seviyeleri kullanılarak sıkıştırma oranı, yeniden oluşturma hata normu, % göreli global hata ve % göreli maksimum hata değerleri baz alınarak karşılaştırılmıştır. Ayrık kosinüs ve dalgacık dönüşümü metotları ile %90'dan küçük eşik seviyeleri kullanıldığında yüksek sıkıştırma oranlarının elde edilemediği fakat yüksek eşik seviyelerinde daha iyi sıkıştırma oranları karşılığında veriyi yeniden oluşturma kalitesinin kötüleştiği sonucuna varılmıştır. Ayrıca, sıkıştırma tekniklerinin verimliliğinin büyük oranla kullanılan veri setlerinin özelliklerine bağlı olduğu anlaşılmıştır. Ayrık kosinüs dönüşümü metodu rastgele eğilimleri olan düzgün veri setleri için tercih edilirken, ayrık dalgacık dönüşümü metodu çok fazla tepe noktası olan gürültülü veri setleri için daha uygundur. Üstelik, kolonları arasında ilişiği olan çok değişkenli veri setleri için iki boyutlu ayrık kosinüs ve dalgacık dönüşümü metotlarını kullanmak daha kazanımlıdır.