Meta-Sezgisel Yöntemlere Dayalı Kör Kaynak Sinyal Ayırma

Authors : Eyup Gedikli, Emin Tuğcu

Pages : 1456-1470

Doi:10.31466/kfbd.1474735

View : 19 | Download : 19

Publication Date : 2024-09-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Kör kaynak ayırma problemi, en az iki karışmış sinyalin bilinmeyen kaynak sinyallerini belirleme işlemidir. Kaynak sinyaller, tıbbi alanda doğru teşhisin yapılmasında, kablosuz haberleşmede, radar, görüntü, ses verilerinin analizi için önemlidir. Kör kaynak ayırma probleminde yaygın olarak bağımsız bileşen analizi kullanılır. Bağımsız bileşen analizinde, ileri istatistiksel ve cebirsel yöntemler kullanılarak entropi ve korelasyon uyumluluğuna bakılır. Sinyalleri ayırmak için en yaygın kullanılan bağımsız bileşen analizi (Independent Component Analysis, ICA) algoritmalarından FastICA, Gauss dağılımı olmama ve negentropinin maksimum uygunluk kriterlerini iterasyon tabanlı olarak araştırır. Bu çalışmada, benzer şekilde iterasyon tabanlı yöntemler olan meta-sezgisel algoritmalar (MSA), uygunluk fonksiyonunu optimize etmek için kullanılmıştır. Uygunluk fonksiyonu, karışık sinyal ayırma matris üretimi ve yakınsamayı kontrol etmek için kullanılır. Bu çalışmada, vektörleri ortogonalleştiren Gram Schmidt sürecine dayalı ayırma matris üretimi önerilmiştir. Deneyler, FastICA ile meta-sezgisel (MS) algoritmalardan ateş böceği algoritması ve parçacık sürü optimizasyonu algoritmasıyla yapılmıştır. Üç kaynaktan üretilen sinyallerin karıştırılıp gürültü eklenmesi ile karışık sinyaller oluşturulmuştur. Sinyallerin farklı frekanslarda üretilerek gerçekleştirilen deneylerde, önerilen yöntem ile geleneksel FastICA algoritmasından daha başarılı korelasyon katsayısı ve kök ortalama kare hata sonuçları elde edilmiştir.
Keywords : Ateş böceği algoritması, Bağımsız bileşen analizi, FastICA, Gram Schmidt süreci, Kör kaynak ayırma, Parçacık sürü optimizasyonu