Akdeniz Üniversitesi DSpace

Synthetic signal generation using time series clustering and conditional generative adversarial network

Show simple item record

dc.contributor.author Öztürk, Nurullah
dc.date.accessioned 2023-05-22T15:41:24Z
dc.date.available 2023-05-22T15:41:24Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri http://acikerisim.akdeniz.edu.tr/xmlui/handle/123456789/6914
dc.description.abstract Son yıllarda, neredeyse tüm derin öğrenme uygulamaları için yapay veri kaçınılmaz bir ihtiyaç haline geldi. Veri üretimi üzerine yayınlanmış çalışmaların çoğu, ön işleme ve yeterli karakterizasyon olmaksızın sinyal üretimi için derin ağları kullanır. Bu nedenle, verileri düzgün bir şekilde özetlememek, sinyalin önemli yönlerinin dramatik bir şekilde kaybolmasına yol açar. Bu çalışmada, özgün verinin önemli özelliklerini içeren sinyal oluşturmak için genel bir yol öneriyoruz. Yaklaşımımız, sinyalleri gruplamak ve simüle etmek için zaman serisi kümeleme ve Üretken Düşman Ağları içerir. Çok küçük miktarda veriyle bile, model, veri setini etkili bir şekilde anlamlı kümelere bölebilir ve ilgili kümeyle yüksek monotonik ilişkilere sahip sinyaller üretebilir. Son olarak, ön işleme için kullanılan farklı zaman serisi kümeleme tekniklerinin deneysel sonuçlarını rapor ediyoruz ve hem sentetik hem de gerçek veriler için farklı yaklaşımların sonuçları istatistiksel olarak karşılaştırıyoruz. en_US
dc.publisher Akdeniz Üniversitesi en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.title Synthetic signal generation using time series clustering and conditional generative adversarial network en_US
dc.type info:eu-repo/semantics/masterThesis en_US
dc.contributor.department Department of Computer Engineering en_US
dc.contributor.consultantID Günay, Melih. en_US
dc.contributor.institute Fen Bilimleri Enstitüsü en_US


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account