An Experimental Study on Speech Enhancement Based on a Combination of Wavelets and Deep Learning

The purpose of speech enhancement is to improve the quality of speech signals degraded by noise, reverberation, or other artifacts that can affect the intelligibility, automatic recognition, or other attributes involved in speech technologies and telecommunications, among others. In such applications, it is essential to provide methods to enhance the signals to allow the understanding of the messages or adequate processing of the speech. For this purpose, during the past few decades, several techniques have been proposed and implemented for the abundance of possible conditions and applications. Recently, those methods based on deep learning seem to outperform previous proposals even on real-time processing. Among the new explorations found in the literature, the hybrid approaches have been presented as a possibility to extend the capacity of individual methods, and therefore increase their capacity for the applications. In this paper, we evaluate a hybrid approach that combines both deep learning and wavelet transformation. The extensive experimentation performed to select the proper wavelets and the training of neural networks allowed us to assess whether the hybrid approach is of benefit or not for the speech enhancement task under several types and levels of noise, providing relevant information for future implementations.UCR::Vicerrectoría de Docencia::Ingeniería::Facultad de Ingeniería::Escuela de Ingeniería Eléctric

Development of a Test-Bench for Evaluating the Embedded Implementation of the Improved Elephant Herding Optimization Algorithm Applied to Energy-Based Acoustic Localization

N/

IN-BODY RANGING FOR ULTRA-WIDE BAND WIRELESS CAPSULE ENDOSCOPY USING NEURAL NETWORKS BASED ON PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

We consider the problem of accurate in-body ranging for localization of a wireless capsule endoscope utilizing ultra-wide band (UWB) signaling. In this context, we explore the joint use of neural network structures and learning algorithms based on metaheuristics, an example of which is particle swarm optimization (PSO). The contributions of this paper are three-fold. First, we undertake a systematic performance analysis of the PSO technique for UWB-based in-body ranging and propose an improved version of the PSO algorithm. Second, we quantitatively compare the performance of PSO techniques against more traditional learning algorithms, such as Bayesian Regularization, Levenberg-Marquardt and Single Conjugate Gradient. Third, we quantify the impact of activation functions used to define the neural network structure on performance. Our results indicate that PSO-based techniques can outperform traditional techniques by as much as 40%, depending on the activation functions used in the neural network

Apple Leaf Disease Classification Using Image Dataset: a Multilayer Convolutional Neural Network Approach

Agriculture is one of the prime sources of economic growth in Russia; the global apple production in 2019 was 87 million tons. Apple leaf diseases are the main reason for annual decreases in apple production, which creates huge economic losses. Automated methods for detecting apple leaf diseases are beneficial in reducing the laborious work of monitoring apple gardens and early detection of disease symptoms. This article proposes a multilayer convolutional neural network (MCNN), which is able to classify apple leaves into one of the following categories: apple scab, black rot, and apple cedar rust diseases using a newly created dataset. In this method, we used affine transformation and perspective transformation techniques to increase the size of the dataset. After that, OpenCV crop and histogram equalization method-based preprocessing operations were used to improve the proposed image dataset. The experimental results show that the system achieves 98.40% training accuracy and 98.47% validation accuracy on the proposed image dataset with a smaller number of training parameters. The results envisage a higher classification accuracy of the proposed MCNN model when compared with the other well-known state-of-the-art approaches. This proposed model can be used to detect and classify other types of apple diseases from different image datasets

An efficient multiscale scheme using local zernike moments for face recognition

In this study, we propose a face recognition scheme using local Zernike moments (LZM), which can be used for both identification and verification. In this scheme, local patches around the landmarks are extracted from the complex components obtained by LZM transformation. Then, phase magnitude histograms are constructed within these patches to create descriptors for face images. An image pyramid is utilized to extract features at multiple scales, and the descriptors are constructed for each image in this pyramid. We used three different public datasets to examine the performance of the proposed method:Face Recognition Technology (FERET), Labeled Faces in the Wild (LFW), and Surveillance Cameras Face (SCface). The results revealed that the proposed method is robust against variations such as illumination, facial expression, and pose. Aside from this, it can be used for low-resolution face images acquired in uncontrolled environments or in the infrared spectrum. Experimental results show that our method outperforms state-of-the-art methods on FERET and SCface datasets.WOS:000437326800174Scopus - Affiliation ID: 60105072Science Citation Index ExpandedQ2 - Q3ArticleUluslararası işbirliği ile yapılmayan - HAYIRMayıs2018YÖK - 2017-1

Performance of cell selection algorithms for APCO25

24th Signal Processing and Communication Application Conference, SIU 2016; Zonguldak; Turkey; 16 May 2016 through 19 May 2016Bu makalede, APCO25 telsiz sistemi için hücre seçim algoritmaları incelenmiştir. Hem baz istasyonlarının yükü hem de kullanıcıların sinyal karışım gürültü oranları göz önüne alınarak hücre seçimi gerçekleştirilmiştir. Benzetim sonuçları, data ve ses kullanıcılarının olduğu farklı senaryolar göz önüne alınarak elde edilmiştir. Önerilen hücre seçim algoritmasının, kullanıcılara daha iyi sinyal karışım gürültü oranı değerleri sağlarken kullanıcıların baz istasyonlarına dengeli bir şekilde atamasını da yaptığı gösterilmiştir

RSS-based wireless LAN indoor localization and tracking using deep architectures

Wireless Local Area Network (WLAN) positioning is a challenging task indoors due to environmental constraints and the unpredictable behavior of signal propagation, even at a fixed location. The aim of this work is to develop deep learning-based approaches for indoor localization and tracking by utilizing Received Signal Strength (RSS). The study proposes Multi-Layer Perceptron (MLP), One and Two Dimensional Convolutional Neural Networks (1D CNN and 2D CNN), and Long Short Term Memory (LSTM) deep networks architectures for WLAN indoor positioning based on the data obtained by actual RSS measurements from an existing WLAN infrastructure in a mobile user scenario. The results, using different types of deep architectures including MLP, CNNs, and LSTMs with existing WLAN algorithms, are presented. The Root Mean Square Error (RMSE) is used as the assessment criterion. The proposed LSTM Model 2 achieved a dynamic positioning RMSE error of 1.73 m, which outperforms probabilistic WLAN algorithms such as Memoryless Positioning (RMSE: 10.35 m) and Nonparametric Information (NI) filter with variable acceleration (RMSE: 5.2 m) under the same experiment environment.ECSEL Joint Undertaking ; European Union's H2020 Framework Programme (H2020/2014-2020) Grant ; National Authority TUBITA

Design Of Vehicular Communication Systems Employing Physical Layer Network Coding Over Cascaded Fading Channels

Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017Thesis (Ph.D.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2017İnsandan insana ses taşıma odaklı ikinci nesil (2nd Generation, 2G) mobil haberleşme teknolojilerinin kaydettiği başarıdan sonra telsiz iletişim alanındaki eğilimler insandan-makinaya olarak adlandırılan veri taşıma odaklı telsiz iletişim teknolojilerine (3rd Generation, 3G) doğru yönelmiştir. Bu veri taşıma odaklı iletişim konsepti ile birlikte son kullanıcılar multi-media mesajlaşma, internet erişimi, e-ticaret ve video paylaşımı gibi çok çeşitli telsiz iletişim servislerine kavuşma imkanı buldular. Telsiz iletişimdeki başarılı ve hızlı ilerlemenin bir sonucu olarak günümüzde bu alanda yapılan araştırma-geliştirme çalışmalarının yönü yüksek veri iletim hızları (>100Mb/s) ve daha yüksek bant-verimliliği (>10b/s) gerektiren makineden-makineye (Mactine-to-Machine, M2M) telsiz iletişime doğru yönelmiş bulunmaktadır. M2M telsiz iletişiminde bir araştırma/uygulama alanı araçtan-nesnelere (Vehicle-to-things, V2X) haberleşmedir. Araçtan araca (Vehicle-to-Vehicle, V2V) ve araçtan yol kenarındaki baz istasyonuna (Vehicle-to-Infrastructure, V2I) olmak üzere iki haberleşme sistemini birlikte içeren V2X haberleşme sistemleri günümüzde özellikle büyük metropollerde günlük hayatı pek çok yönden olumsuz etkileyen trafik kaynaklı problemlere karşı getirdiği çözüm önerileri nedeniyle üniversitlerde teorik çalışmalar yapan araştırmacıların yanı sıra, resmi kurumların, standartları belirleyen organizasyonların ve özellille otomotiv ve bilişim endüstrisindeki şirketlerin gittikçe artan dikkatini çekmeyi başarmıştır. Araçlar arası haberleşme teknolojilerinin gelişimine ivme kazandıran önemli gelişmelere bakılacak olursa; 1999 yılında ABD’de Federal Communication Comission (FCC) 5.9GHz frekans bandında 75MHz’lik bir frekans bandının V2X haberleşme için kullanımını onaylamıştır. 2008 yılında ise Avrupa haberleşme standardları enstitüsü (European Telecommunication Standards Institute) yine 5.9GHz frekans bandında 30Mhz’lik bir bandın bu amaçla kullanılmasını önermiştir. FCC’nin 2003 yılında ITS (Intelligent Transportation Systems) uygulamalarında kullanılacak haberleşme birimleri için yayımladığı rapor ve talebin ardından DSRC (Dedicated Short Range Communication) olarak adlandırılan V2X haberleşme sistemlerinin standardizasyonu için çalışmalar başlamış ve 2004 yılında IEEE 802.11standardı temel alınarak geliştirilen IEEE 802.11p standardı WAVE (Wireless Access in Vehicular Environments) olarak da bilinen adıyla 2010 yılında kabul edilmiştir. Bugün artık pek çok üniversitede çeşitli araştırma grupları V2X haberleşme üzerine akademik çalışmalar yürütürken endüstriyel seviyede ise Avrupa’da örneğin büyük ölçekli Avrupa Birliği projeleri olarak CAR2CAR Communication Corsortium, Secure Vehicular Communication ve NEARCTIS yürütülmektedir. Amerika’da ise ulaştırma bakanlığının desteklediği IntelliDrive projesi ile güvenlik, mobil iletişim ve çevre koruma amaçlı hedefler doğrultusunda trafik altyapısı, araçlar ve yolcuların mobil haberleşme cihazları arasında haberleşmeyi sağlayacak bir telsiz iletişim ağı alt yapısı kurma çalışmaları sürdürülmektedir. Benzer çalışmalar Japon Otomobil Teknolojileri Araştırma Enstitüsü JARI tarafından da yapılmaktadır. Yine V2V haberleşmenin trafik güvenliğini arttırmadaki öneminin anlaşılmasından sonra lider otomobil üreticisi firmalar “Crash Avoidance Metrics Partnership” adını verdikleri proje için ortak çatı altında biraraya gelmişlerdir. Kısaca belirtilmek istenirse, telsiz iletişim alanında V2X haberleşme yeni ama oldukça önemli bir çalışma alanı olarak görülmektedir. Günümüz telsiz haberleşme teknolojilerinden biri olan araçtan araca haberleşme, trafik verimliliğini arttırma, kazaların azaltılması ve trafikte güvenli sürüş konulara çözümler sağlayacak akıllı taşıma sistemlerinin gerçeklenmesinde çekirdek teknoloji konumundadır. Hücresel haberleşme ile karşılaştırıldığında, V2V haberleşme bazı yeni zorlukları içerir. V2V haberleşme kanallarının istatistiksel özellikleri hücresel telsiz haberleşme kanallarının istatistiksel özelliklerinden farklıdır. Bu nedenle, Rayleigh, Rician ve Nakagami-m gibi iyi bilinen hücresel haberleşme kanal modelleri V2V haberleşme kanallarındaki sönümlemeyi modellemek için uygun değildir. Yapılan saha ölçümlerinden görüldüğü üzere, V2V haberleşme kanallarında kanal kazancı, hareketli kaynaklar etrafında, her biri ayrı bir işaret kaynağı gibi davranan birbirinden bağımsız saçıcı gupların oluşturduğu sanal kanalların kanal kazançlarının çarpımından meydana gelmektedir. Kanal kazancının bu çarpımsallık niteliğinden dolayı V2V haberleşme kanalları kaskad sönümlemeli kanal modeli olarak adlandırılan bir grup kanal modeli ile modellenmelidirler. V2V haberleşmede karşılaşılan zorlukların bir nedeni, gerek haberleşen araçların gerekse onların etrafındaki diğer araçların yüksek hızlardaki hareketliliği nedeniyle haberleşme ortamının çevresel olarak çok hızlı değişmesidir. Bunun yanısıra araç antenlerinin görece düşük yükseklikte olmasının da etkisiyle, özellikle yerleşim birimleri içindeki yoğun trafik şartları düşünüldüğünde, haberleşen araçlar arasında çoğu zaman doğrudan görüş olmayacaktır. Bu da iletişimin sürekliliği ve güvenilirliği açısından işbirlikli haberleşmeyi kaçınılmaz kılmaktadır. Ancak doğrudan haberleşmeye nazaran daha fazla zaman dilimi gereksinimi işbirlikli sistemlerin temel dezavantajıdır. Veri iletim hızında kayba neden olan bu dezavantajı yok etmenin bir yolu, iki haberleşme biriminin aynı zaman aralığında aynı röle üzerinden veri aktarmasına imkan tanıyan fiziksel katman ağ kodlama (Physical Layer Network Coding, PLNC) tekniğidir. Ani gelişen durumların çok sayıda kullanıcıya kısa sürede bildirilmesini gerektirecek trafik içi haberleşmede PLNC tekniği yüksek başarımlı V2V haberleşme sistemlerinin tasarımında önemli bir rol oynayacaktır. Bu tezde sunulan çalışmalar üç grupta ele alınabilir. Birinci gruptaki ilk çalışmada tek antenli tek röleli ve röle üzerinde sabit kazançlı kuvvetlendir-ve-aktar tekniği kullanılarak PLNC yapılan bir işbirlikli V2V haberleşme sistemi tasarlanmıştır. Sistemin performans analizleri kaskad Nakagami-m kanal modeli varsayımı altında yapılmış olup bu kanal modeli, araçlar arası haberleşmeye uygun olan çift Rayleigh, kaskad Rayleigh, çift Nakagami-m ve genelleştirilmiş-K kanal modellerinin yanı sıra geleneksel hücresel haberleşme kanal modellerini de kapsamaktadır. Dolayısıyla bu çalışmada elde edilen sonuçlar bu kanal modelleri için de geçerlidir. Sistemin hata performans analizleri yapılırken öncelikle uçtan-uca işaret gürültü oranına ait birikimsel olasılık dağılım fonksiyonu kapalı formda elde edilmiş, ardından bu dağılım fonksiyonu kullanılarak sistemin servis kesinti olasılığı ve çeşitli modülasyon tipleri için sembol hata olasılığı ifadeleri kapalı formda bulunmuştur. Bu analizlerin bir devamı olarak, birinci grupta yapılan ikinci çalışmada ise, kaynaklarda öz-girişim işaretinin tam olarak yok edilemediği durumlar için yine tek antenli tek röleli rölede sabit kazançlı kuvvetlendir-ve-aktar tekniği kullanılarak PLNC yapılan sistemin performans analizi kaskad ve hızlı sönümlemeli Rayleigh kanal varsayımı altında yapılmış ve sisteme ait servis kesinti olasılığı ifadesi kapalı formda elde edilerek öz girişimin sistem performansına etkileri incelenmiştir. Tezde yer alan ikinci grup çalışmada, çok girişli çok çıkışlı (multiple input multiple output, MIMO) bir V2V haberleşme sistemi tasarlanmıştır. Sistemde birden çok röle olup kaynaklar ve tüm röleler çok antenlidir. Ayrıca röleler değişken kazançlı kuvvetlendir-ve-aktar tekniği uygulayarak PLNC yapmaktadır. Bu çalışmada da kaskad Nakagami-m kanal modeli kullanıldığından elde edilen sonuçlar yukarıda bahsedilen diğer kaskad veya kaskad olmayan kanal modelleri için de geçerlidir. Burada yapılan analizler ile tüm sistemin servis kesinti performansı kaynakların ortak servis kesinti olasılıkları cinsinden ifade edilerek bu olasılık tek katlı integral formunda bulunmuştur. Ardından servis kesinti olasılığı için alt ve üst sınır ifadeleri kapalı formda elde edilmiştir. Bulunan sınır ifadeleri aracılığıyla sistemde elde edilebilecek çeşitleme derecesi, röle sayısı, kaynak ve rölelerde kullanılan anten sayıları ve kanalların kaskadlık dereceleri ve sönümleme parametrelerinin aldığı değerlere bağlı olarak sistem parametreleri cinsinden ifade edilmiştir. Tasarlanan bu sistem ile ortak anten ve röle seçimi yapılarak V2V haberleşme sistemlerinin performansının daha da iyileştirilebileceği gösterilmiştir. Tezde yapılan üçüncü çalışmada PLNC yapılan bir çok antenli çok röleli V2V haberleşme sisteminde uzay-zaman kafes kodlama tekniği kullanılarak sistem performansının daha da iyileştirilmesi sağlanmıştır. Bu amaçla öncelikle sistemin çiftsel hata olasılığı için bir üst sınır ifadesi çift Rayleigh sönümlemeli kanal varsayımı için elde edilmiştir. Daha sonra bu olasılığı en küçük yapacak kodların inşaası için yeni bir kod tasarım ölçütü türetilmiş ve bu ölçüt kullanılarak çift Rayleigh sönümlemeli kanallarda PLNC tekniği kullanan MIMO V2V haberleşme sistemler için 4 ve 8 durumlu yeni uzay-zaman kafes kodları bulunmuştur.As a current state-of-the-art in wireless communications, Vehicle-to-Vehicle (V2V) communications is the core technology to build the intelligent transportation infrastructures promising the solutions to the issues such as traffic efficiency increasing, accident reduction and safety improvements. In comparison with the cellular wireless communication, there are some new challenges within the V2V communication. The statistical properties of the V2V communication channels differ from those of the cellular channels. Thereby, well known cellular channel models such as Rayleigh, Rician and Nakagami-m are not appropriate to simulate the fading in V2V communication channels. Field measurements reveal that V2V communication channels can be modeled by a class of channel models where the gain is obtained by multiplying the gains of virtual channels produced by each individual scattering group around that behaves as an independent signal source. Due to their multiplicativity nature, V2V communication channels are named as cascaded fading channels. A major challenge in V2V communications is that the physical environment is unsettled due to the mobility of the wireless units and other vehicles around these units. Additionally, the vehicle antennas have relatively lower heights. Therefore, especially considering the traffic in urban areas, most of the time there will be no line-of-sight between the communicating vehicles. This makes cooperative communications inevitable for seamless and reliable communication among the moving vehicles. And yet, compared to non-cooperative communication, the cooperation protocols require more time slots, which results in a decrease in data transmission rate. A method to cope with this drawback is physical layer network coding (PLNC) providing the simultaneous data transmissions of the vehicles via the same relay. The PLNC method will play an important role in the design of the high performance V2V communication systems serving in the heavy traffic conditions when a large number of users need to be notified about suddenly changing situations. Studies presented in this thesis can be divided into three categories. In the first category, a cooperative V2V communication system employing PLNC using fixed gain amplify-and-forward technique is proposed and its outage and error performance analysis is investigated. Analytic results are derived under the cascaded Nakagami-m fading channel model assumption covering double Rayleigh, cascaded Rayleigh, double Nakagami-m, generalized-K and conventional cellular channel models as well. Therefore, the results obtained by this work are also valid for all these channel models. In the error performance investigation of the proposed system, first, exact cumulative density function of the end to end signal to noise ratio is derived. Then, using this cumulative density function, the exact closed-form outage probability is obtained. Then the exact closed-form symbol error rate expression for various modulation types is derived. As a continuation of this work, the performance analysis of the same system is investigated for not only cascaded but also fast fading Rayleigh channels in the presence of the self-interference. Thus the exact closed-form outage probability expression is obtained, and it is shown that the self-interference may cause the error floor in the performance of the network coded communication systems. In the second category, a multiple input multiple output (MIMO) V2V communication system is proposed. In this proposed system, all source and relay vehicles have multiple antennas while the relays employ the PLNC method using variable gain amplify-and-forward technique. The analytic results are derived for the cascaded Nakagami-m fading channels, and therefore the result of this work are held for the cascaded and non-cascaded channels, as mentioned above. Furthermore, the performance of the system is evaluated in terms of joint outage probability of the sources, and the exact outage probability expression is obtained in a single integral form while the upper and the lower bounds of the outage probability are obtained in the closed-form. Moreover, asymptotic diversity order is quantified as a function of the number of the relays, the number of the antennas at the sources and the relays, and the channel parameters which are cascading degree and fading parameter values. Within this system, it is shown that the service outage probability performance can be enhanced by employing joint antenna and relay selection. In the third category, PLNC and space-time trellis coding (STTC) techniques are combined to improve the error performance of a multi-antenna multi-relay V2V system. The upper bound expression of the pairwise error probability of the system is evaluated for double Rayleigh fading channels. Then using the upper bound expression, a novel code-design criterion is derived for cascaded fading channels. Then, by using this new criterion, a novel STTCs with 4 and 8 states are proposed for MIMO V2V PLNC systems.DoktoraPh.D