Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

Untitled Prezi

No description
by

Önder Öksüztepe

on 12 March 2013

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of Untitled Prezi

Cumhuriyet Üniversitesi Önder ÖKSÜZTEPE
2012FEY089 Stockwell Dönüşümü Algoritması Zaman serisinin okutulması.
minf ve maxf belirlenmesi.
Gauss penceresinin genişliğinin belirlenmesi.
Ayrık zaman ve frekans vektörlerinin oluşturulması.
Törpüleme ve Hilbert Dönüşümü yapılması.
Sıfır frekans için ortalama ve Fourier Dönüşümü alınması
Gauss penceresinin verinin frekans spektrumu ile çarpılıp Ters Fourier Dönüşümünün alınması. DİNLEDİĞİNİZ İÇİN
TEŞEKKÜRLER... Uygulama-2 Baykuş ses kaydı Uygulama-3 Kuş ses kaydı Zaman-Frekans Ayrışımı Yöntemleri - Wigner-Ville Dağılımı
- Kısa Süreli Fourier Dönüşümü
- Dalgacık Dönüşümü
- Stockwell Dönüşümü
12 Mart 2013 DERS : Deprem Mühendisliği
Konu : Zaman-Frekans Ayrışımı Zaman-Frekans Ayrışımı Jean Baptiste Joseph Fourier STOCKWELL DÖNÜŞÜMÜ KISA SÜRELİ
FOURİER DÖNÜŞÜMÜ DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ STOCKWELL DÖNÜŞÜMÜ (S-Transform) Zaman Serisi
Uzunluk: 2.54 sn.
Örnekleme Aralığı: 0.0001 sn. Stockwell Dönüşümü : 24576 x 16440 Zaman Serisi
Uzunluk: 0.81 sn.
Örnekleme Aralığı: 0.0001 sn. Stockwell Dönüşümü : 8192 x 4105 SONUÇ Stockwell ve diğ., 1996, tarafından sunulan Stockwell Dönüşümü yöntemi çok kullanılan bir zaman-frekans ayrışımı yöntemidir.
Yöntem Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümüne çok benzer bir mantıkla çalışmakta ancak, frekans ortamında veri ile çarpılan gauss penceresinin yüksekliği ve genişliği değişmektedir. Bu ise zaman-frekans çözünürlülüğünü vermektedir. Yöntem verideki küçük ölçekli yerel değişimlerin spektral içeriklerinin tanımlanmasında oldukça etkilidir. Kısaca bu yöntem diğer zaman-frekans ayrışımı yöntemlerine göre daha yüksek çözünürlük sunmaktadır. Bu sunumda sinyal analizinde kullanılan zaman-frekans analizi yöntemlerinden olan stockwell Dönüşümünden bahsettik. Bu zaman-frekans analizi yöntemleri fourier dönüşümünde ki eksiklik nedeniyle oluşturulmuşlardır. Bu eksiklik, Fourier dönüşümü sonucunda oluşan sinyalin frekans spekturumunda frekans değerlerinin hangi zaman dilimlerine karşılık geldiği hakkında bilgi alamama nedenine dayanır. Bunun sebebi standart fourier analizinde kullanılan taban fonksiyonların sınırsız olmasıdır. Yani Fourier dönüşümü durağan olmayan sinyallerde yetersiz kalır. Bu dönüşümün jeofizikte kullanımı da çok etkindir. Stockwell dönüşümü ile sismogram kayıtlarının zaman-frekans analizi yapılabilir. Böylelikle kayıt içindeki fazların yerleri ve hangi frekans aralıklarında ilerledikleri hakkında bilgiler elde edilebilir. Aynı zamanda sismik ve radar verilerinin ayrımlılığının arttırılması konusunda çalışmalar yapılmaktadır. Potansiyel alan yöntemlerinde belirtiyi meydana getiren yapıların yatay yönde konumlarının belirlenmesinde kullanılabilir. Uygulama-1 Yarasa sonarı Zaman Serisi
Uzunluk: 4 msn.
Örnekleme Aralığı: 1.95e06 msn. Stockwell Dönüşümü : 2048 x 4096
Full transcript