Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
Bölüm: Fen Bilimleri Enstitüsü
ÇALIŞMA ALANLARI
YÜKSEK LİSANS VE DOKTORA ÖĞRENCİLERİ
GÜNER ARSLAN (1996)
Stereofonik akustik yankı giderme
ÖZET iki kapalı mekanda bulunan insanların haberleşmelerini sağlamak amacıyla her iki odaya mikrofonlar ve hoparlörlerin yerleştirildiği ve bunların telefon hatları üzerinden bağlandığı sistemlere telekonferans sistemleri denilmektedir. Telekonferans sistemlerinin kullanım alanları gün geçtikçe artmaktadır. Bu teknoloji sayesinde, televizyon kanalları düzenledikleri paneller ve tartışma programlarını farklı şehirde bulunan iki stüdyoda aynı anda yapabilmekte, şirketler yönetim kurulu üyelerinin bir kısmı önemli bir iş gezisindeyken yönetim kurulu toplantılarını eksiksiz yapabilmektedirler. Yapılan hesaplamalar sonucu etkin bir telekonferans sistemi geliştirildiği takdirde, iş adamlarının milyonlarca dolarlık ulaşım masraflarının büyük ölçüde azalacağı belirlenmiştir. Fakat bu sistemlerin etkin olarak kullanılabilmesi için akustik yankı sorununun çözülmesi gerekmektedir. Bir odada bulunan hoparlörden çıkan sesin odanın akustik özelliklerine göre yankı eklenmesi sebebiyle bozulup mikrofondan alınarak diğer odaya gönderilmesi, ve diğer odada aynı işlemler sonucu geri dönmesi sebebiyle, sonsuz bir döngü oluşmaktadır. Gidiş dönüş hattı üzerinde oluşan bu sonsuz döngü sesin kalitesini bozmakta, daha kötüsü bazen ötmelere sebep olmaktadır. Akustik yankıların giderilmesi için uzun yıllardır çalışılmaktadır. İlk kullanılan yöntem, telefon hatlarında başarıyla kullanılan uyarlaman yankı gidericilerdir. Fakat akustik yankıların uzun gecikmeler içermesi ve stereofonik durumda uyarlama işleminin hem alıcı hem verici odanın akustik değişimlerini izlemesi gerekmesi sebebiyle stereofonik akustik yankı gidermede uyarlaman yöntemler iyi sonuç vermemektedir. Bu tez kapsamında ele alınan yöntem, her iki odaya bir mikrofon dizisi yerleştirmek ve bir çeşit uzaysal süzgeçleme yapan huzme yönlendiriciler yardımıyla konuşmacının sesinin odanın akustiğinden bağımsız şekilde alınmasını sağlamak ilkesine dayanmaktadır. Bunu gerçekleştirmek için öncelikle konuşmacının yerinin belirlenmesi gerekmektedir ki bu tezin ağırlığını bu kısım oluşturmaktadır. Gösterilmiştir ki, doğrusal ve eşit aralıklarla yerleştirilmiş mikrofon dizisi kullanıldığında ses dalgalarının geliş açısının kestirimi, frekans kestirimine eşdeğer olmaktadır. Bu sebeple; Goertzel Algoritması gibi bilinen bir frekans kesitirimi algoritması, bizim tarafımızdan geliştirilen Geliştirilmiş Doğrudan Frekans Keslarimi Tekniği, en çok kullanılan geliş açısı kestiricilerinden MUSIC algoritması, bizim tarafımızdan önerilen bir yapay sinir ağı geliş açısı kestiricisi ve son olarak Cadzow’un önerdiği İlişkili Sinyaller için Geliş Açısı Kestiricisi probleme uygulanmış ve bilgisayar benzetişimleri yapılmıştır. İkinci adım olan istenen sinyali süzme işlemi için bir darbantlı sinyal ve 3 sinüsün toplamı şeklinde modellenen bir genişbant sinyal kullanılmış ve her iki durum için de benzetişimler yapılmıştır. Çalışmalarımızın sonucu, huzme yönlendirme tekniklerinin, stereofonik akustik yankı gidermede etkin olarak kullanılabilecek bir yöntem olduğu ve üzerinde çalışılması gerektiği ortaya konmuştur.
SERKAN EMEK (1996)
Yapay açıklı radar görüntülerinin sıkıştırılması
ÖZET Büyük çaptaki Yapay Açıklıklı Radar (YAR) verilerinin iletimi ve depolanması önemli sorunlar yaratır. Bu yüzden YAR görüntülerinin iletim ve saklama maliyetini düşürmek için sıkıştırmaya ihtiyaç duyulur. YAR görüntüleri doğal olarak noktasal gürültü içerdiğinden, genellikle sıkıştırma işleminden önce ön süzgeçlemeye gerek duyulur. Ön süzgeçlenmiş YAR verileri, görüntünün tamamı mümkün olan en az bitle gösterilebilecek şekilde dönüştürülür, kuantalanır ve kodlanır. Her adım sıkıştırma işleminin bir parçasıdır. Her adıma ait doğal görüntüler için bilinen pek çok algoritma vardır. Ancak, bu algoritmaların çoklu spektral ve gürültü yapısı olan YAR görüntülerine uygulamasının sonuçları çok iyi bilinmemektedir. Ayrıca doğal görüntü sıkıştırması üzerine bir çok çalışma yapılmakla birlikte YAR görüntü sıkıştırma ile ilgili bu şekilde karşılaştırmalı bir değerlendirme yapılmamıştır. Bu amaçla sıkıştırma teknikleri YAR görüntülerine adapte edilmiştir. Bu çalışmada, Şekil l’de görülen sıkıştırma sistemini oluşturan bir çok farklı algoritma denenmiştir. Ortalama değer ve sigma süzgeçleri YAR verilerinden noktasal gürültünün kaldırlması amacıyla ayrı ayrı uygulanmıştır. YAR görüntülerine uygulanan Ayrık Kosinüs Dönüşümü (AKD), Karhunen-Loeve Dönüşümü (KLD), Ayrık Sinüs Dönüşümü (ASD), Slant Dönüşümü (SD), Walsh-Hadamard Dönüşümü (WHD) ve Ayrık Dlgacık Dönüşümü (ADD) için karşılaştırmalı performans değerlendirmesi verilmiştir. Karşılaştırma için ortalama karesel hata (MSE), işaret-gürültü oranı (SNR), tepeden tepeye işaret-gürültü oram (PSNR), enerji korunumu (Ec), dönüşüm kazancı (Gr), kodlama kazancı (Gc), ve toplam sıkıştırma oram (TCR) olmak üzere yedi performans kriteri verilmiştir. Dönüştürülmüş veriye skaler kuantalama ve Lempel-Ziv kodlaması daha fazla sıkıştırma sağlamak amacıyla uygulanmıştır. Görüntü sıkıştırma adımlarının tersten uygulanmasıyla yeniden elde edilir. Benzetişimlerde saf veri ortalama değer ve sigma süzgeçleriyle ayrı ayrı süzgeçlenmiş ve görüntüler karşılaştırılmıştır. Sigma süzgeci daha iyi sonuç vermesi nedeniyle benzetişimler için tercih edilmiştir. Görüntünün 8×8’lik bloklar halinde sabit IV katsayılı dönüşümleri alınmıştır. ADD için 4, 6, 8, 12, 18 ve 24. derceden ayna süzgeçler kullanılmıştır. Sonra her dönüştürülmüş görüntü elmemanı skaler olarak kuantalanmış ve sonuç en yalan tamsayıya yuvarlatılmıştır. Son olarak kuantalanmış değerler toplam sıkıştırma oranını artırmak için Lempel-Ziv algoritmasıyla kodlanmaktadır. Şekil 1. YAR Görüntüsünün Sıkıştırma Modeli Bütün preformans kriterlerine göre AKD ve KLD diğer sabit katsayılı dönüşümlerle karşılaştırıldığında mükemmel sonuç verdiği benzetişim sonuçlarından görülmektedir. MSE, SNR ve PSNR kritelerine göre AKD ve KLD, ADD’den daha iyi sonuç vermektedir. Bunun nedeni bu tekniklerin ortalama karesel hatanın minimizasyonuna dayandırılarak ortaya konmuş olmasıdır. AKD ve KLD’ de korunan dönüştürülmüş görüntü değerleri azaldıkça enerji korunumu ve kodlama kazancıda azalmaktadır. Diğer taraftan ADD için enerji korunumu yaklaşık %60, dönüşüm kazancı %75 değerini almaktadır. Kodlama kazancı bütün dönüşümler için aynıdır. ADD’nin toplam sıkıştırma oranı AKD ve KLD’den daha iyidir. Sonuçta yapılan deneylerden ADD’nün performansının diğerlerinden daha iyi olduğu, hem frekans boyutunda hem de zaman boyutunda sıkıştırma yapabildiği görülmektedir. Bu yüzden YAR görüntülerinin sıkıştırılmasında alternatif olarak tercih edilebilir.