Alan V. Oppenheim ve Ronald W. Schafer adlı iki bilim adamı 17. yüzyılda sinyal işlemenin temel prensiplerinin bulunmasının ardından, 1940-1950’li yıllarda klasik-nümerik sinyal analiz tekniğini sayısallaştırma veya dijital olarak iyileştirme adı altında geliştirmişlerdir. Böylece dijital sistemler için de sinyal analiz tekniği mevcut hale gelmiştir.
Sinyal işleme, genel olarak analog ve dijital sinyaller üzerinde analizler yapma, zamansal ve mekânsal değişiklikleri saptayarak matematiksel metotlar (Calculus, diferansiyel, vektörler, LTI sistem teorisi, tahmin teorisi, sinyal algılama teorisi gibi) yardımıyla çeşitli sistemlere uygulama olarak tanımlanabilir. Bu sinyaller kontrol sistemleri, haberleşme sistemleri, radarlar gibi birçok alanda kullanılabilirler. Sinyal işlemeyi kategorilendirmek gerekirse;
-Analog Sinyal İşleme,
-Ayrık Zamanlı Sinyal İşleme,
-Dijital Sinyal İşleme,
-Lineer Olmayan Sinyal İşleme
gibi 4 ayrı kategoride toplayabiliriz.
Analog Sinyal İşleme: Dijital sinyale dönüştürülmemiş sinyaller için kullanılır. Eski radyolarda, televizyonlarda ve radarlarda analog sinyal mevcuttur. Pasif filtreler, aktif filtreler, geciktirici hatlar, integratörler kullanılabilir.
Ayrık Zamanlı Sinyal İşleme: Analog ayrık zamanlı sinyal işleme teknolojisi zaman ayırıcı devrelerde, analog geciktirici devrelerde ve analog geri besleme devrelerde kullanılır. Dijital sinyal işleme tekniğinin öncüsü olarak bilinir ve günümüzde GHz’lik frekanslardaki sinyaller için kullanımdadır.
Dijital Sinyal İşleme: Genellikle bilgisayarlar aracılığıyla gerçekleştirilen bu teknik, bu işlem için özel geliştirilmiş entegreli devreler aracılığıyla veya dijital sinyal işlemcileri ile de yapılabiliyor. Çeşitli aritmetik operatörler kullanılan bu teknikte sınırlı sinyal tepki analizi veya sınırsız sinyal tepki analizi gibi matematiksel teknikler de kullanılıyor.
Lineer Olmayan Sinyal İşleme: Lineer olmayan sistemlerden elde edilen sinyaller üzerinde işlem yapılan bu teknikte, zaman, frekans veya geçici bölge gibi parametreler ile analiz yapılabiliyor. Ancak lineer olmayan sinyaller kullanıldığı için en karmaşık sinyal işleme tekniği olarak bilinir.
Sinyal işlemenin amaçları:
-Sinyal Kazancı ve Yeniden Yapılanma: Sinyalin fiziksel olarak boyutunu ölçmeye, sinyali depolamaya ve daha sonra da sinyali kendi isteğimiz doğrultusunda yeniden yapılandırmaya yarar.
-Kalite Arttırma: Gürültü azaltma, görünülebilirlik arttırma, yankı azaltma gibi işlemleri kapsar.
-Sinyal Sıkıştırma: Ses sıkıştırma, görüntü sıkıştırma, video sıkıştırma gibi işlemlerle depolama alanından kazanç sağlar.
-Özellik Çıkarma: Görüntü algılama ve ses tanıma özelliklerini kapsar.
Sinyal işlemenin kullanım alanları:
Konuşma İşleme: Konuşma işlemenin kullanım alanları arasında yazılan metni okuma(text-to-speech, TTS), konuşma tanıma (voice recognition), güvenlik amaçlı konuşmacı doğrulama (voice verification), ses dönüştürme (voice conversion) gibi uygulamalar bulunuyor. Arabalarımıza ‘engine start’ diye seslenerek motoru çalıştırabilmemiz, birçok akıllı telefondaki ses tanıma desteği ile yardımcı bir program kullanılarak (örnek Siri) telefona istenilen komutların verilebilmesi, akıllı evlerdeki birçok fonksiyonun kullanılması ve suçluların tespiti gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmasının yanında yapılan araştırma ve geliştirmelerle de hayatımızın farklı alanlarında yaygınlaşmaya başlayan konuşma işleme, aslında temel olarak sinyal işlemeye dayanıyor.
Görüntü İşleme: Görüntü işleme isim ölçülmüş veya kaydedilmiş olan elektronik görüntü verilerini, elektronik ortamda (bilgisayar ve yazılımlar yardımı ile) amaca uygun şekilde değiştirmeye yönelik yapılan bilgisayar çalışmasıdır. Görüntü işleme, verilerin, yakalanıp ölçme ve değerlendirme işleminden sonra, başka bir aygıtta okunabilir bir biçime dönüştürülmesi ya da bir elektronik ortamdan başka bir elektronik ortama aktarmasına yönelik bir çalışmadır. Görüntü işleme, daha çok, kaydedilmiş olan, mevcut görüntüleri işlemek, yani mevcut resim ve grafikleri, değiştirmek, yabancılaştırmak ya da iyileştirmek için kullanılır. Daha çok fotoğrafçılık ve grafik tasarım alanlarında kullanılır.
Ses İşleme: İlk olarak analog elektrik sinyaline dönüştürülen ses, elektronik ortamda dijital verilere dönüştürülür. Bilgisayarda işlenen ses, çıktısı alınırken yine analog sinyale dönüştürülüp ses çıkış aygıtlarına aktarılır.
Statik Sinyal İşleme: Sinyalleri analiz etme ve bilgi edinmeye verilen addır.
Spektral Kestirim: Sinyal frekansının üzerinden güç tespiti ve spektrum bilgisi edinilmesidir.
Kaynak: http://e-bergi.com/y/sinyal_isleme
ASKON Konya’da MEVKA TeknoGirişim Girişimci-Yatırımcı Buluşmaları’na katıldım
ASKON Konya’nın MEVKA TeknoGirişim Girişimci-Yatırımcı Buluşmaları kapsamında 23 Ağustos 2023 Çarşamba günü ASKON Konya şubesinde>>>
Ağu
Matlab’da matrisin tüm elemanlarını belirli bir sayıdan nasıl çıkarırız?
Elimizde doğruluk oranlarının olduğu bir k matrisi olduğu varsayalım, bu matris içerisindeki tüm değerleri 1>>>
Şub
Matlab’ta iç içe döngüyle matris gezerek istediğimiz veriyi nasıl buluruz?
Başlık tam ifade eder mi bilmiyorum ama benim ihtiyacım olan şey 10 sütun, 1593 satıra>>>
Şub
A Review on Deep Learning-Based Methods Developed for Lung Cancer Diagnosis
Yüksek Lisans öğrencilerimden Türkan Beyza KARA’nın sunmuş olduğu “A Review on Deep Learning-Based Methods Developed>>>
Oca
İlk yabancı yazarlı ortak makalem yayınlandı
Birbirimizi hiç görmeden ve sesli olarak da hiç konuşmadan e-posta üzerinden tanışıp ortak bir çalışma>>>
4 Comments
Eki
Konya’da göz lazer ameliyatı oldum
25 yıldır takmakta olduğum ve kendisinden ayrılırken 6,5 numara olan gözlüğüme Konya’da göz lazer ameliyatımı>>>
Ağu
Tek kelimeyle beni nasıl tanımladılar?
YouTube üzerinden yapmış olduğum bir yoruma gelen yanıtta “…dürüst olun…” içeriğini görünce aklıma geçtiğimiz günlerde>>>
3 Comments
Ağu
Konya Akıllı Şehir HACKATHON’unda 3.olduk
Kısaca daha önceki yazımda bahsettiğim Konya Akıllı Şehir HACKATHON’unda 3.olduk. Selçuk Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Bilgisayar>>>
1 Comment
May
Sentius ekibi olarak, Akıllı Şehir HACKATHON’una katıldık
Konya Akıllı Şehir HACKATHON’unda 3.olduk Konya Bilim Merkezi ile GDG Konya’nın düzenlediği Akıllı Şehir HACKATHON’una>>>
1 Comment
May
BİLMÖK 2022 için yazılmış gecikmiş bir yazı :)
Türkiye’nin en büyük öğrenci kongresi BİLMÖK 21-23 Mayıs 2022 günlerinde Konya’da Konya Teknik Üniversitesi’nin organizasyonuyla>>>
May
Genç Bakış Gazetesi’nden Beyzanur Polat’ın yaptığı haber…
Genç Bakış Gazetesi’nden Beyzanur Polat’ın yaptığı haber…>>>
Kas
Binary Sooty Tern Optimization Algorithms for solving Wind Turbine Placement Problem
Binary Sooty Tern Optimization Algorithms for solving Wind Turbine Placement Problem İndirmek için tıklayınız.>>>
Eyl
Konya Model Fabrika’yı Ziyaretim ve Konya Dijital Dönüşüm
“konya dijital dönüşüm” kelimesini Google üzerinden arattığım zaman Konya Model Fabrika‘yı keşfettim. 5 Ağustos 2021>>>
Ağu
Otomatlar, Biçimsel Diller ve Turing Makineleri – Dr. Emre Sermutlu – Cinius Yayınları
2020-2021 bahar yarıyılında Otomata Teorisi ve Biçimsel Diller dersini verirken kullanmam için Selçuk Üniversitesi Teknoloji>>>
Mar
4-6 MART 2021 ÇEVRİMİÇİ TÜBİTAK-2237-B PROJE EĞİTİMİ ETKİNLİĞİ KTÜ – TRABZON
Alanında dünyada öncü Prof. Dr. Yener EYÜBOĞLU, Prof. Dr. Asım KADIOĞLU, Prof. Dr. Nurettin YAYLI,>>>
Mar
ARDEB 1001 – 2020 Sonuçlarını Değerlendirme ve Yenilikler Toplantısı
>>>
Şub
2021 yılı içerisinde değerlendirilebilecek konferanslar
GLOBAL CONFERENCE on ENGINEERING RESEARCH online 2-5 June 2021 Abstract or Full Paper Submission: 2>>>
Şub
Sayfamda paylaştığım bütün Karikatürler silinmiştir
İsimsiz bir uyarı yorumuyla araştırdığım vakit gördüm ki bazı karikatüristler blog sayfalarında karikatür paylaşanlara dava>>>
Oca
MATLAB – Error: Functions cannot be indexed using {} or . indexing.
data = get(z9).OutputData{1}; satırında aşağıdaki şekilde hata vermekteydi. Error: Functions cannot be indexed using {}>>>
Oca
“ERASMUS+ Yüksek Öğretim” konulu seminer notları
“ERASMUS + Yüksek Öğretim” konulu seminer notları Dr. Öğretim Üyesi Kemal TÜTÜNCÜ hocam tarafından sunulan>>>
Oca