Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü/Konferans Öğesi Koleksiyonu
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Güncel Gönderiler
Öğe Evaluation of electromagnetic field data of a designed microstrip patch antenna structure according to type of substrate materials and their thicknesses(ELSEVIER, 2019) Top, Rabia.; Gültekin, Seyfettin Sinan.; Uzer, Dilek.Substrate material used in microstrip antenna structures fully impact the performance of antenna and applications of it. In this work, simulations are carried out for microstrip antenna structure used in biomedical applications. Heart vessel structure used for determining heart diseases is modelled in Ansoft HFSS program. Simulations are implemented with and without occlusion in heart vein. Antenna structure is simulated with different substrate materials and different thicknesses of them. After simulations, various electromagnetic field data are obtained and evaluated for dissimilar substrate materials and thickness of them. (C) 2019 Elsevier Ltd. All rights reserved.Öğe Telsiz Ağlarda Farksal Ağ Kodlaması(2009) Özdemir, Özgür; Yılmaz, Ali ÖzgürBu bildiride iki kullanıcının bir röle aracılığı ile farksal ikili modülasyon ve ağ kodlamasından yararlanarak veri alış verişi yaptığı üç terminalli bir iletişim senaryosu ele alınmaktadır. Kanal zamanda üç alt dilime ayrılmış, birinci ve ikinci zaman dilimleri kullamcıların farksal kodlanmış verisinin iletimine tahsis edilmiştir. Demodülasyondan sonra röle, XOR işlemi yapılmış ve farksal kodlanmış paketi üçüncü zaman diliminde kullanıcılara göndermektedir. Bu iletişim yapısı için en yüksek olabilirlikli sezime dayalı optimum ve basitleştirilmiş karar kuralları türetilmiştir. Rayleigh sönümlemesi için elde edilen sayısal sonuçlar, önerilen her iki algoritmanın da tam çeşitleme kazancı sağladığını göstermektedir. Benzetimler ayrıca, farksal ağ kodlamalı iletimin klasik dört zaman dilimli iki yönlü röleli iletişime göre hem toplam hızda 4/3 oranında bir artış sağladığını hem de işaret-gürültü oranı (SNR) arttıkça daha iyi BER performansı verdiğini göstermiştir.Öğe Tip-2 Bulanık Kümeleme Sinir Ağı Kullanılarak EKG Aritmilerinin Sınıflandırılması(2009) Ceylan, Rahime; Özbay, Yüksel; Karlık, BekirIn this study, Type-2 Fuzzy Clustering Neural Network (T2FCNN) architecture realized for classification of electrocardiography arrhythmias is presented. Type-2 fuzzy clustering neural network is cascade structure formed by clustering and classification stages. In T2FCNN architecture, clustering stage consisted of select best patterns in all patterns that belongs to same class is executed by type-2 fuzzy c-means clustering (T2FCM). The aim of using T2FCM clustering algorithm is to reduce classification error of neural network by optimization of training pattern set. A new training set consisted of cluster centers obtained by type-2 fuzzy c-means clustering algorithm for each class as separately is formed inputs of neural network. Neural network is trained using backpropagation algorithm. Proposed structure is used classification of five ECG signal class composed normal sinus rhythm, sinus bradycardia, sinus arrhythmia, right bundle branch block and left bundle branch block. Data used in this study is obtained from Physionet database, that belongs to MIT-BIH ECG Arrhythmia Database. In the end of making applications, proposed T2FCNN structure is classified ECG arrhythmias with 99% detection rate.
