En küçük karelerle spektral analiz ve Fourier tekniğinin karşılaştırılması
Yükleniyor...
Tarih
2012
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
İstatistik biliminin en önemli amaçlarından birisi, deneysel zaman dizilerinin analizi yapılarak fiziksel süreçler hakkında bilgiler çıkarılmasıdır. Bu amaca uygun olarak, literatürde birçok matematiksel araç geliştirilmiştir. Fourier tekniği ve En Küçük Karelerle Spektral Analiz (EKKSA) bunlardan sadece iki tanesidir. Deneysel zaman dizilerinin büyük bir kısmı içerisinde trend, kısa boşluklar, datum kayıklıkları ve eşit olmayan veri aralıkları ile ağırlıklarını bulundurur. Çoğu kez bunlar analiz aşamasında zorlaştırıcı etki yapar. Fourier tekniğinde trend ön analizle kaldırılırken, kısa boşluklar ve eşit olmayan veri aralıkları enterpolasyon teknikleri kullanılarak doldurulur. Söz konusu prosedürler, hem dizilerin içindeki gerekli bilginin yok sayılmasına hem de yapay sinyallerin elde edilmesine neden olur. Bu durum analiz işlemi için istenmeyen sonuçlar doğması anlamına gelir. Bu tür zorlukların üstesinden gelebilecek alternatif yöntemlerden birisi de EKKSA’dır. Bu çalışmada sözü edilen zorlukları içeren deniz düzeyi gözlemleri hem EKKSA hem de Fourier tekniği kullanılarak analiz edilmiş, sayısal sonuçlar karşılaştırılarak EKKSA’nın üstün yönlerine dikkat çekilmiştir. Sonuçlar, deneysel zaman dizilerinin spektral analizinde EKKSA’nın Fourier tekniğinden daha güçlü bir matematiksel araç olduğunu göstermektedir.
One of the most important aims of the statistics is making inferences about physical process by analyzing the time series. In this context, many mathematical tools have been developed in the literature. Fourier Technique and Least-Squares Spectral Analysis (LSSA) are only two of them. Most of the experimental time series have short gaps, trend, datum shifts (offsets) and unequally spaced and weighted data. Mostly, these factors sometimes make compelling effects to analyze. In Fourier technique, while the trend is being removed by pre-process, the others (e.g. short gap and unequally spaced data) are taken over by filling gaps via interpolation techniques. The mentioned procedures cause that both requisite knowledge in the time series is disregarded and the synthetic signal may be taken place. This means that undesired results occur during the analyzing process. There is an alternative method, called LSSA, which can overcome these problems. In this study, the sea level observations which have aforementioned difficulties are analyzed by using both the LSSA and Fourier techniques and then the advantages of the LSSA are pointed out by comparing the numerical results. The results show that the LSSA is a more powerful mathematical tool than Fourier Technique on the spectral analysis of the experimental time series.
One of the most important aims of the statistics is making inferences about physical process by analyzing the time series. In this context, many mathematical tools have been developed in the literature. Fourier Technique and Least-Squares Spectral Analysis (LSSA) are only two of them. Most of the experimental time series have short gaps, trend, datum shifts (offsets) and unequally spaced and weighted data. Mostly, these factors sometimes make compelling effects to analyze. In Fourier technique, while the trend is being removed by pre-process, the others (e.g. short gap and unequally spaced data) are taken over by filling gaps via interpolation techniques. The mentioned procedures cause that both requisite knowledge in the time series is disregarded and the synthetic signal may be taken place. This means that undesired results occur during the analyzing process. There is an alternative method, called LSSA, which can overcome these problems. In this study, the sea level observations which have aforementioned difficulties are analyzed by using both the LSSA and Fourier techniques and then the advantages of the LSSA are pointed out by comparing the numerical results. The results show that the LSSA is a more powerful mathematical tool than Fourier Technique on the spectral analysis of the experimental time series.
Açıklama
url: http://sutod.selcuk.edu.tr/sutod/article/view/80
Anahtar Kelimeler
En küçük kareler yöntemi, Fourier tekniği, Spektral analiz, Fourier technique, Least-Squares method, Spectral analysis
Kaynak
Selçuk-Teknik Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
11
Sayı
Künye
Abbak, R. A., Yerci, M. (2012). En küçük karelerle spektral analiz ve Fourier tekniğinin karşılaştırılması. Selçuk-Teknik Dergisi, 11, (1), 32-47.
