Tez özetleri Astronomi ve Uzay Bilimleri Anabilim Dalı 1
Download 0.98 Mb.
|
- Navigate this page:
- SAYAN Ömer Fatih
- SU ÜRÜNLERİ YETİŞTİRİCİLİĞİ ANABİLİM DALI
SAATÇI EsraDanışman :Prof. Dr. Aydın AKAN Anabilim Dalı :Biyomedikal Mühendisliği Mezuniyet Yılı :2009 Tez Savunma Jürisi :Prof. Dr. Aydın AKAN Prof. Dr. Nurhayat YILDIRIM Prof. Dr. Gökhan UZGÖREN Prof. Dr. Osman Nuri UÇAN Prof. Dr. İlhan KOCAARSLAN
Bu çalışmada, solunum sistemi üç doğrusal ve bir doğrusal olmayan elektriksel model ile modellenmiş, model eşitlikleri durum-ölçüm uzayında çıkarılmış ve model parametreleri istatistiksel sinyal işlemede kullanılan kestirim yöntemleri ile benzetimler yardımıyla kestirilmiştir. Kullanılan solunum sistemi modelleri araştırmalarda sık kullanılan RIC, Viskoelastik, Mead ve bu tezde önerilen basitleştirilmiş doğrusal olmayan RC solunum sistemi modelleridir. Kronik Obstrüktif Akciğer Hastalığı (KOAH) olan hastaların invasiv olmayan ventilatör altında solunum sistemini benzetimleyen bu modeller, solunum sisteminin parametrelerinin kestirilmesi için kullanılan araçlardır. Kullanılan yöntemler en küçük değişinti yansız kestirici (MVUE), enbüyük olabilirlik kestirimci (MLE), Kalman filtre (KF), unsecnted Kalman filtre (UKF) ve genişletilmiş Kalman filtre (EKF) dir. Kestirim yöntemlerinin, solunum modelleri ve yapay solunum sinyalleri (havayolu gaz akış hızı ve havayolu basıncı) yardımıyla teorik performans karşılaştırma kriterleri kullanılarak karşılaştırılmaları bu tezin ilk kısmını oluşturmaktadır. Sonsal Cramer-Rao altsınırı (PCRLB) çiftli Kalman filtrede zamanla değişmeyen parametrelerin kestirimi için çıkarılmış ve hem parametreler hem de durum değişkenleri için gösterilmiştir. UKF ve EKF yöntemlerinin Mead model ve doğrusal olmayan RC model için hata ortak değişinti matrisleri PCRLB ile birlikte gösterilmiştir. 8 KOAH hastasından ve 6 sağlıklı bireyden ölçüm sistemi yardımıyla toplanan havayolu basıncı, havayolu gaz akış hızı ve akciğer hacim sinyalleri solunum sistemi modelleri yardımıyla parametrelerin kestiriminde kullanılmıştır. Ayrıca, ölçüm gürültüsü genelleştirilmiş Gauss dağılımı (GGD) olduğu düşünülerek modellerin gerçek sinyallere uyumu ve bu uyumdan sonra kalan artıkların dağılımı incelenmiştir. Sonuç olarak; yapay solunum sinyallerinde, RIC modelin MLE ve MVUE yöntemleriyle en iyi model parametre kestirim sonuçlarını verdiğini; gerçek solunum sinyallerinde, solunum modellerinin kullanılan yönteme göre farklı gruplarda farklı davranışlar sergilediğini; RIC modelde her iki grup için MVUE ve MLE nin tutarlı sonuçlar verdiğini; doğrusal olmayan RC modelde her iki grup için EKF ve UKF yöntemlerinin aynı başarıyı sergilediğini ve doğrusal olmayan RC modelin, RIC modele göre Hasta grubuna daha uygun bir model olmakla beraber bunun tam tersinin Kontrol grubu için doğru olduğunu söyleyebiliriz.
In this study, the respiratory system are modelled by three linear and one non-linear lumped parameter respiratory model, the equations of the models are driven and the parameters are estimated by using statistical signal processing methods. Linear RIC, Viscoelastic and Mead models and proposed basic non-linear RC model are used to resemble the respiratory system of the patient with Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) under non-invasive ventilation. Statistical signal processing methods such as Minimum Variance Unbiased Estimation (MVUE), Maximum Likelihood Estimation (MLE), Kalman Filter (KF), Unscented Kalman Filter (UKF) and Extended Kalman Filter (EKF) are very powerful methods to estimate the parameters of the systems embedded in the unknown noise. In the first part of this thesis, artificial respiratory signals (airway flow and airway pressure) are used for the performance measurement criteria. Posterior Cramer Rao Lower Bound (PCRLB) is computed for the time-invariant parameters as well as the states in the dual Kalman filters. Then the error covariance matrixes of UKF and EKF are illustrated with respect to these bounds. In the second part of this thesis, the respiratory signals are acquired from 8 COPD patients and 6 healthy subjects by the measurement system. The parameters of the respiratory system are then estimated by these observed respiratory signals. Moreover, by assuming the Generalized Gaussian Distributed (GGD) measurement noise, the actual residuals that is left over when the models are fitted to the measured signals, are analyzed in the statistical sense. In the conclusion, when artificial respiratory signals are used, the best estimated parameters are the RIC model parameters when MLE or MVUE are used. It is also found that, in the real respiratory signals each group demonstrates distinguished results with both different methods and models. The other important results are RIC model parameters are estimated very consistently by MVUE and MLE; EKF and UKF are equally successful for the parameter estimation of nonlinear RC model; and the respiratory signals acquired from the Patient group is best fitted to the nonlinear RC model whereas RIC model is more suitable for the Control group’s respiratory signals.
Danışman : Prof. Dr. Osman Nuri UÇAN Anabilim Dalı : Biyomedikal Mühendisliği Programı : Biyomedikal Mühendisliği Mezuniyet Yılı : 2009 Tez Savunma Jürisi : Prof. Dr. Osman Nuri UÇAN Prof. Dr. Mahmut ÜN Prof. Dr. Ahmet SERTBAŞ Prof Dr. Serhat ŞEKER Prof. Dr. Sedef KENT Duygusal Zeka Modeli Oluşturulması Bu tez kapsamında insan duygusal zekasının karar alma mekanizmasının nasıl çalıştığı televizyon izleme oranları dikkate alınarak incelenmiştir. Literatürde insanların sahip olduğu duyguların nasıl modellenebileceği ile ilgili çalışmalar bulunmakta, ancak insan makine haberleşmesinde insan duygusal durumunun etkin olarak anlaşılması ve bunun karar alma mekanizmasına etkisi ile ilgili çalışmalar sınırlı sayıda deneysel çalışmalardan öte geçememiştir. Televizyon izleme oranını belirten rating oranı ilk olarak insan karar alma mekanizmasının belirlenmesi ve duygusal zekanın modellenebilmesi için ilk adım olarak kullanılmıştır. Geçmiş rating oranlarını kullanarak gelecek rating değerlerinin kestirimi farklı metodlar kullanılarak yapılmıştır. Haber programlarının rating değerleri ve duygusal durumu incelenerek izleyici ve yapımcı açısından duygusal durumun etkilenmesi araştırılarak, duygusal zeka modeli oluşturulmasına yönelik ilk bir adım bu çalışmada sunulmaktadır. Emotional Intelligence Modelling In the context of this thesis the decision making process of human emotional intelligence works by the use of TV rating rates is analyzed. There has been some research on how the emotions of human can be modelled. .However in the area of human machine interaction, research about the understanding of human emotions and the role of emotions in the decision making process has not been beyond some limited experimental studies. Indication of television watching ratings is at first used to determine the human decision making mechanism and in the modelling of emotional intelligence. In this dissertation past rating rates are used the predict the future rating rates by several methods, the rating rates and emotional situation of news programs are analysed to search how these effect the producer and also the audience, in order to make the first step into the emotional intelligence model. SU ÜRÜNLERİ YETİŞTİRİCİLİĞİ ANABİLİM DALIDirectory: wp-content -> uploads -> 2016 2016 -> 2017 afoCo Landmark Scholarship Program 2016 -> Instructions for the Preparation of Camera-Ready Contributions to the Conference Proceedings 2016 -> Step student Scholarships for Year 10-13 2016 -> The united church of canada 2016 -> Idan raichel biography – May 2016 Brief Producer, keyboardist, Lyricist, composer and Performer Idan Raichel 2016 -> An introduction to centre’s interventions expanding access to justice 2016 -> Sanchar Shakti 2016 -> Unit analysis should help here. We want number of bananas 2016 -> The Autobiography of Elder Joseph Bates 2016 -> The Great Heat and the Rhode Island Deep Water Bay Scallop (Argopecten irradians) Fishery 1875-1905 Download 0.98 Mb. Share with your friends:
|