Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/11147/9932
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Bişkin, Osman Tayfun | - |
dc.contributor.author | Akay, Olcay | - |
dc.date.accessioned | 2021-01-24T18:31:43Z | - |
dc.date.available | 2021-01-24T18:31:43Z | - |
dc.date.issued | 2015 | - |
dc.identifier.isbn | 978-1-4673-7386-9 | - |
dc.identifier.issn | 2165-0608 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11147/9932 | - |
dc.description | 23nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) | en_US |
dc.description.abstract | In 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.abstract | Bu 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.iso | tr | en_US |
dc.publisher | Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. | en_US |
dc.relation.ispartof | 2015 23rd Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2015 | en_US |
dc.relation.ispartofseries | Signal Processing and Communications Applications Conference | - |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | Robust estimation | en_US |
dc.subject | Nonparametric spectral estimatiom | en_US |
dc.subject | Sample spatial sign covariance matrix | en_US |
dc.subject | Heavy-tailed distributions | en_US |
dc.title | Klasik parametrik olmayan spektrum kestirim tekniklerini gürbüzleştirmek için bir yöntem | en_US |
dc.title.alternative | A method for robustifying classical nonparametric spectral estimation techniques | - |
dc.type | Conference Object | en_US |
dc.institutionauthor | Bişkin, Osman Tayfun | - |
dc.department | İzmir Institute of Technology. Electrical and Electronics Engineering | en_US |
dc.identifier.startpage | 2274 | en_US |
dc.identifier.endpage | 2277 | en_US |
dc.identifier.wos | WOS:000380500900550 | en_US |
dc.identifier.scopus | 2-s2.0-84939202581 | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Konferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanı | en_US |
dc.identifier.wosquality | N/A | - |
dc.identifier.scopusquality | N/A | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.openairetype | Conference Object | - |
item.languageiso639-1 | tr | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.grantfulltext | open | - |
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 | Size | Format | |
---|---|---|---|
A_method_for_robustifying.pdf | 346.88 kB | Adobe PDF | View/Open |
CORE Recommender
Page view(s)
230
checked on Dec 2, 2024
Download(s)
212
checked on Dec 2, 2024
Google ScholarTM
Check
Altmetric
Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.