Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/9932
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorBişkin, Osman Tayfun-
dc.contributor.authorAkay, Olcay-
dc.date.accessioned2021-01-24T18:31:43Z-
dc.date.available2021-01-24T18:31:43Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.isbn978-1-4673-7386-9-
dc.identifier.issn2165-0608-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11147/9932-
dc.description23nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)en_US
dc.description.abstractIn this study, robust nonparametric spectral estimation methods for non-Gaussian environments are proposed. For this aim, the autocorrelation function estimator obtained from sample spatial sign covariance matrix is used together with classical nonparametric spectral estimation methods such as periodogram and Blackman-Tukey. Performances of classical spectral estimation methods and robust methods suggested in this study are compared by applying them to one Gaussian process and one non-Gaussian heavy-tailed stochastic process. The results obtained show that, for non-Gaussian environments, the proposed robust nonparametric spectral estimation methods could perform better compared to the classical methods.en_US
dc.description.abstractBu çalışmada, Gauss dağılımına sahip olmayan ortamlar için gürbüz parametrik olmayan spektrum kestirim yöntemleri önerilmektedir. Bu amaca yönelik olarak, örnek uzamsal işaret ortak değişinti matrisinden (spatial sign covariance matrix) elde edilen özilinti fonksiyonu kestiricisi (autocorrelation function estimator), periyodogram ve Blackman-Tukey gibi klasik spektrum kestirim yöntemleriyle birlikte kullanılmaktadır. Klasik spektrum kestirim yöntemleri ile bu çalışmada önerilen gürbüz yöntemler hem Gauss dağılımına hem de Gauss olmayan kuyruklu (heavytailed) dağılıma sahip birer olasılıksal süreç altında denenerek performansları karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen gürbüz parametrik olmayan spektrum kestirim yöntemlerinin Gauss dağılımına sahip olmayan ortamlar için klasik yöntemlere nazaran daha iyi performans sergileyebildiklerini göstermektedir.-
dc.language.isotren_US
dc.publisherInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.en_US
dc.relation.ispartof2015 23rd Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2015en_US
dc.relation.ispartofseriesSignal Processing and Communications Applications Conference-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectRobust estimationen_US
dc.subjectNonparametric spectral estimatiomen_US
dc.subjectSample spatial sign covariance matrixen_US
dc.subjectHeavy-tailed distributionsen_US
dc.titleKlasik parametrik olmayan spektrum kestirim tekniklerini gürbüzleştirmek için bir yöntemen_US
dc.title.alternativeA method for robustifying classical nonparametric spectral estimation techniques-
dc.typeConference Objecten_US
dc.institutionauthorBişkin, Osman Tayfun-
dc.departmentİzmir Institute of Technology. Electrical and Electronics Engineeringen_US
dc.identifier.startpage2274en_US
dc.identifier.endpage2277en_US
dc.identifier.wosWOS:000380500900550en_US
dc.identifier.scopus2-s2.0-84939202581en_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.identifier.scopusquality--
item.grantfulltextopen-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.cerifentitytypePublications-
item.openairetypeConference Object-
item.languageiso639-1tr-
item.fulltextWith Fulltext-
Appears in Collections:Electrical - Electronic Engineering / Elektrik - Elektronik Mühendisliği
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / Scopus Indexed Publications Collection
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / WoS Indexed Publications Collection
Files in This Item:
File SizeFormat 
A_method_for_robustifying.pdf346.88 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

148
checked on Apr 15, 2024

Download(s)

154
checked on Apr 15, 2024

Google ScholarTM

Check




Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.