Ağırlıklandırılmış meridian filtrelerin esnek hesaplama yöntemleri ile optimizasyonu

Abstract

İstenmeyen gürültü ve paraziti gidermek için filtreleme işlemi büyük öneme sahiptir. Doğrusal bir filtre ile filtreleme yapıldığında doğrusal olmayan, dürtü gürültülü ortamlarda filtre verimi oldukça düşmektedir ancak doğrusal olmayan Meridian filtre ile verimli filtreleme yapılabilmektedir. Optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılmakta olan türeve dayalı klasik algoritmaların birçoğundan istenen sonuçlar alınamamaktadır. Önceki çalışmalarda dürtü gürültülü ortamlarda, doğrusal olmayan filtre olan Ağırlıklandırılmış Meridian filtrelerinin klasik algoritmalar olarak adlandırılan türev tabanlı algoritmalar ile optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada, çeşitli pencere uzunluklarına sahip olan Ağırlıklandırılmış Meridian filtreleri, evrimsel bir algoritma olarak bilinen diferansiyel gelişim algoritması (DEA) , genetik algoritma (GA) ve yapay arı kolonisi algoritması (YAK) ile optimize edilmiş olup bu algoritmaların kullanılmasına dayalı yeni bir yöntem sunulmuştur. Simülasyon sonuçlarına göre; DEA ,GA ve YAK Algoritması ile optimize edilmiş Ağırlıklandırılmış Meridian filtreleri, α-bağımlı gürültülü ortamları etkili bir şekilde bastırma yeteneğine sahiptir.Anahtar Kelimeler: Optimizasyon, doğrusal olmayan filtreleme, Ağırlıklandırılmış Meridian filtre, diferansiyel gelişim algoritması, genetik algoritma, yapay arı kolonisi algoritması, α-bağımlı gürültü.

Filtering has great importance to remove unwanted noise and interference. When filtering with a linear filter is done, the filter efficiency decreases considerably in non-linear and impulses noise environments, but efficient filtering can be done with a nonlinear Meridian filter. The desired results cannot be obtained from many of the classical algorithms used in the solution of optimization problems. In previous studies, the optimization of Weighted Meridian filters, which are nonlinear filters, in impulse noise environments, have been performed with derivative based algorithms called classical algorithms. In this study, Weighted Meridian filters with various window lengths have been optimized with differential evoluation algorithm (DEA), genetic algorithm (GA) and artificial bee colony algorithm (ABC) known as an evolutionary algorithm. A new method based on the use of an evolutionary algorithms, DEA ,GA and ABC was used to optimize the parameters of nonlinear Weighted Meridian filters. According to the simulation results; with DEA, GA and ABC Algorithm optimized Weighted Meridian filters are capable of effectively suppressing α-stable noisy environments.Keywords: Optimization, nonlinear filtering, Weighted Meridian filter, differential evoluation algorithm, genetic algorithm, artificial bee colony algorithm, α-stable noise.