Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11452/4879
Title: | Tek frekans kestirim yöntemlerinin incelenmesi |
Other Titles: | Analysing the single frequency estimation methods |
Authors: | Dilaveroğlu, Erdoğan Ergün, Taner Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı. |
Keywords: | Frekans kestirimi Eğrilmiş ayrık fourier dönüşümü Sinyal- gürültü oranı En büyük olabilirlik kestiricisi Frequency estimation Warped discrete fourier transform Signal-to- noise ratio ( SNR ) Maximum likelihood estimator ( MLE ) |
Issue Date: | 2006 |
Publisher: | Uludağ Üniversitesi |
Citation: | Ergün, T. (2006). Tek frekans kestirim yöntemlerinin incelenmesi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. |
Abstract: | Sinyal işleme literatüründe sıklıkla karşılaşılan gürültü içeren tekil bir sinüzoide ait frekans kestirimi, çalışmamızın temelini oluşturmaktadır. Bu amaçla mevcut frekans kestirim metotları ayrıntılı olarak incelenerek karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma sonucunda ‘’ Eğrilmiş Ayrık Fourier dönüşümü ‘’ metodu kullanılarak gerçekleştirilen frekans kestirimi işleminin, diğer frekans kestirim metotlarının yanında amaçlanan frekans değerinin tahmin edilmesi yönünden daha verimli sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. This thesis deals with the estimation of the frequency of single sinuzoid with noise which is frequently seen in signal processing literature. For this aim, the detailed comparison of the present frequency estimation methods were studied. Finally, we observed that the method of frequency estimation processing based on ‘’Warped Discrete Fourier Transform’’ has accurate results compared to the other frequency estimation methods. |
URI: | http://hdl.handle.net/11452/4879 |
Appears in Collections: | Fen Bilimleri Yüksek Lisans Tezleri / Master Degree |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
202220.pdf | 588.54 kB | Adobe PDF | View/Open |
This item is licensed under a Creative Commons License