Örneklenmiş işaret için bulanık mantığa bağlı aradeğerleme algoritması

Abstract

ÖZET Günümüzün gelişen teknolojileri artık geleneksel elektronik denetim birimlerinden yeteri kadar verim alamamaktadır. Gün geçtikçe ortaya çıkan daha hassas birimler ve kaçınılmaz olan enerjiden tasarruf sağlama zorunluluğu bilim adamlarını bu yönde araştırmalar yapmaya itmiştir. Gitgide mükemmele yaklaşma isteği ve doğanın belki de bir gün aynısının yapay yollarla ortaya çıkarılmaya çalışılması, yapay zeka, yapay sinir ağları, çok değerli mantık ve bunlarla birlikte bulanık mantığın ortaya çıkarılmasına neden olmuştur. Bulanık mantık her gün kullandığımız ve davranışlarımızı yorumladığımız yapıya ulaşmamızı sağlayan matematiksel bir disiplindir. Temelini doğru ve yanlış değerlerin belirlediği bulanık küme kuramı oluşturur. Burada yine geleneksel mantıkta olduğu gibi bir (I) ve sıfır (0) değeri vardır. Ancak bulanık mantık yalnızca bu değerlerle yetinmeyip, bunların ara değerlerini de kullanarak; örneğin bir uzaklığın yalnızca yakın ya da uzak olduğunu belirtmekle kalmayıp, ne kadar yakın ya da ne kadar uzak olduğunu da söyler Bu tezde, iletim veya depolama sırasında örnek değerleri gürültü veya başka nedenlerden dolayı bozulmuş olan bir işaretin tekrar elde edilmesinde, bulanık mantığa dayalı bir aradeğerleme algoritması geliştirilmiştir. Sonuçlar, örnek değerleri belirli bir şekilde seçilmiş olan gürültüsüz ve toplamsal gürültülü işaretler için ayrı ayrı elde edilmiş ve bozulan örnek değerlerin kestirilme performansı belirlenmiştir. Anahtar kelimeler: Bulanık Mantık, Bulanık Küme, Elektronik Kontrol Biçimi, Yapay Zeka, Çokdeğerli Mantık, Sinir Ağları, Aradeğerleme.

SUMMARY Today's developing technologies can no more get enough benefit and output from traditional electronic control units. Increase in more sensitive and complex units in daily basis and inevitable obligation for conservation of energy compelled the scientists to do research in that direction. Increasing demand for coming close to perfection and work for may be one day to create something as identical as of nature caused to have introduced artificial intelligence, neural networks, multiple valued logic and nevertheless fuzzy logic. The fuzzy logic is mathematical discipline that we use everyday life and provide us to reach the state of interpreting our behaviours. The fundamental of fuzzy logic is constituted of fuzzy set theory which is determined by true or false values. Here, as in traditional logic, there are one (1) and zero (0) values. However, fuzzy logic not only will satisfy with these values, but also it uses the interval values in between of those; for example, it does not only tell that the distance is far or near, but also says how near or how far it is. In this study, in order to reconstruct the signal of which sampled values were damaged by noise or other reason during transmitting or storing, an interpolation method which is based on fuzzy logic has been developed. The results were found for each noise-free and global noisy signals which their sampled values are chosen in a certain way and the estimation performance of vanishing sampled values was determined. Key Words: Fuzzy Logic, Fuzzy Set, Electronic Control Unit, Artificial Intelligence, Multiple Valued Logic, Neural Network, Interpolation. VI