Performance of gray scaled images using segmented cellular neural network - cellular neural network combined trellis coded quantization / modulation (SCNN - CNN CTCQ/TCM) approach over rician fading channel

In this paper, Segmented Cellular Neural Network-Cellular Neural Network Combined Trellis Coded Quantization / Modulation (SCNN-CNN CTCQ/TCM) scheme is introduced. Here, a gray scaled image is lowered to 3 bit using our proposed Segmented Cellular Neural Network approach (SCNN) and then passed through a new CNN based structure which models combined trellis coded quantization / modulation. The performance of our combined scheme has been analyzed over Rician fading channel. Computer simulations studies confirm the analytical upper bound curves.Bu çalışmada Bölütlenmiş Hücresel Yapay Sinir Ağları-Hücresel Yapay Sinir Ağları Birleşik Kafes Kodlamalı Kuantalama ve Modülasyon işleminin gerçekleştirildiği yeni bir yapı tanıtılmıştır. Burada gri tonlamalı bir görüntü bizim tarafımızdan önerilen Bölütlemeli Hücresel Yapay Sinir Ağı yaklaşımı kullanılarak 3 bit seviyesine düşürülmüş ve daha sonra CNN tabanlı bir modelden oluşmuş kafes kodlamalı kuantalama ve modülasyon yapısından geçirilmiştir. Son olarak bu önerilen yapının performans analiz işlemleri yapılarak simulasyon ve analitik hata başarım eğrileri elde edilmiştir

Performance of Gray Scaled Images Using Segmented Cellular Neural Network - Cellular Neural Network Combined Trellis Coded Quantization / Modulation (SCNN - CNN CTCQ/TCM) Approach Over Rician Fading Channel

Bu çalışmada Bölütlenmiş Hücresel Yapay Sinir Ağları-Hücresel Yapay Sinir Ağları Birleşik Kafes Kodlamalı Kuantalama ve Modülasyon işleminin gerçekleştirildiği yeni bir yapı tanıtılmıştır. Burada gri tonlamalı bir görüntü bizim tarafımızdan önerilen Bölütlemeli Hücresel Yapay Sinir Ağı yaklaşımı kullanılarak 3 bit seviyesine düşürülmüş ve daha sonra CNN tabanlı bir modelden oluşmuş kafes kodlamalı kuantalama ve modülasyon yapısından geçirilmiştir. Son olarak bu önerilen yapının performans analiz işlemleri yapılarak simulasyon ve analitik hata başarım eğrileri elde edilmiştir.In this paper, Segmented Cellular Neural Network-Cellular Neural Network Combined Trellis Coded Quantization / Modulation (SCNN-CNN CTCQ/TCM) scheme is introduced. Here, a gray scaled image is lowered to 3 bit using our proposed Segmented Cellular Neural Network approach (SCNN) and then passed through a new CNN based structure which models combined trellis coded quantization / modulation. The performance of our combined scheme has been analyzed over Rician fading channel. Computer simulations studies confirm the analytical upper bound curves

Moving Object Detection Using Delayed - Cellular Neural Network

Bu makalede, 2 boyutlu görüntüler geciktirilmiş hücresel yapay sinir ağı (GHYSA) ile incelenmiştir. GHYSA ilk defa 1993 yılında tanıtılmıştır. Gecikme miktarı belirli bir değerden küçük seçilmesi halinde, asimptotik kararlılık sağlanır. Özellikle son yıllarda, görüntünün hareketli olan kısmı diğer bölgelere göre daha önemli olabilmektedir. Tıp biliminde, kanserli hücrelerin yönelimini GHYSA ile belirlemek çok önem taşımaktadır. Burada Java dilinde yazılım gerçekleştirilmiş ve yapay örnekler için iyi sonuçlar elde edilmiştir.In this paper, we have studied moving objects in 2-D images using Delayed Cellular Neural Network (DCNN). DCNN was first introduced in 1993. It is shown that for a network whose cells are specified, complete asymptotic stability providing the delay is less than a bound which depends on only the cell parameters. Especially nowadays, only moving part of the whole image is getting more important according to the practical cases such as estimation of biomedical issues which is enlarging due to the cancer property. We have used Java language for our synthetic examples and satisfactory results were obtained

Performance of Gray Scaled Images Using Segmented Cellular Neural Network - Cellular Neural Network Combined Trellis Coded Quantization / Modulation (SCNN - CNN CTCQ/TCM) Approach Over Rician Fading Channel

Bu çalışmada Bölütlenmiş Hücresel Yapay Sinir Ağları-Hücresel Yapay Sinir Ağları Birleşik Kafes Kodlamalı Kuantalama ve Modülasyon işleminin gerçekleştirildiği yeni bir yapı tanıtılmıştır. Burada gri tonlamalı bir görüntü bizim tarafımızdan önerilen Bölütlemeli Hücresel Yapay Sinir Ağı yaklaşımı kullanılarak 3 bit seviyesine düşürülmüş ve daha sonra CNN tabanlı bir modelden oluşmuş kafes kodlamalı kuantalama ve modülasyon yapısından geçirilmiştir. Son olarak bu önerilen yapının performans analiz işlemleri yapılarak simulasyon ve analitik hata başarım eğrileri elde edilmiştir.In this paper, Segmented Cellular Neural Network-Cellular Neural Network Combined Trellis Coded Quantization / Modulation (SCNN-CNN CTCQ/TCM) scheme is introduced. Here, a gray scaled image is lowered to 3 bit using our proposed Segmented Cellular Neural Network approach (SCNN) and then passed through a new CNN based structure which models combined trellis coded quantization / modulation. The performance of our combined scheme has been analyzed over Rician fading channel. Computer simulations studies confirm the analytical upper bound curves

Moving Object Detection Using Delayed - Cellular Neural Network

Bu makalede, 2 boyutlu görüntüler geciktirilmiş hücresel yapay sinir ağı (GHYSA) ile incelenmiştir. GHYSA ilk defa 1993 yılında tanıtılmıştır. Gecikme miktarı belirli bir değerden küçük seçilmesi halinde, asimptotik kararlılık sağlanır. Özellikle son yıllarda, görüntünün hareketli olan kısmı diğer bölgelere göre daha önemli olabilmektedir. Tıp biliminde, kanserli hücrelerin yönelimini GHYSA ile belirlemek çok önem taşımaktadır. Burada Java dilinde yazılım gerçekleştirilmiş ve yapay örnekler için iyi sonuçlar elde edilmiştir.In this paper, we have studied moving objects in 2-D images using Delayed Cellular Neural Network (DCNN). DCNN was first introduced in 1993. It is shown that for a network whose cells are specified, complete asymptotic stability providing the delay is less than a bound which depends on only the cell parameters. Especially nowadays, only moving part of the whole image is getting more important according to the practical cases such as estimation of biomedical issues which is enlarging due to the cancer property. We have used Java language for our synthetic examples and satisfactory results were obtained

Turbo Kodlanmış İşaretlerde Seyirme Etkisini Azaltan Yaklaşımlar

Turbo is a contemporary coding technique which is first proposed in 1993 having performance close to Shannon limit theory. In binary turbo coding, jitter problem arises because of phase distortion through the channel and the imperfect property of the receiver filters that are not capable of choosing exact coding instants. In this paper , a receiver is proposed which is very useful at the extraction of sampling instants. The receiver is composed of a non-linear element followed by notch filter matched to data rate of the binary sequences.Turbo kodlama, 1993 yıllarının başlarında önerilen ve hata başarımının Shannon limit değer eğrilerine çok yaklaşmasına neden olan çağdaş kodlama tekniğidir. İkili Turbo kodlanmış işaretlerin haberleşmesinde, kanalda oluşan faz kaymalarından dolayı, iletilen sayısal bilginin alıcıda yeniden elde edilmesini sağlayan karar verici devrenin örnekleme anlarının çok doğru belirlenememesi seyirme problemini doğurmaktadır. Bu çalışmada ikili Turbo kodlanmış işaretlerin örnekleme anlarının tesbit edilmesinde önemli yer alan saat bilgisinin çıkarılması için, doğrusal olmayan bir eleman ve buna seri olarak bağlanmış simge iletim hızına ayarlı dar bantlı bant geçiren süzgeçten oluşan bir sistem önerilmiştir

Turbo Kodlanmış İşaretlerde Seyirme Etkisini Azaltan Yaklaşımlar

Turbo is a contemporary coding technique which is first proposed in 1993 having performance close to Shannon limit theory. In binary turbo coding, jitter problem arises because of phase distortion through the channel and the imperfect property of the receiver filters that are not capable of choosing exact coding instants. In this paper , a receiver is proposed which is very useful at the extraction of sampling instants. The receiver is composed of a non-linear element followed by notch filter matched to data rate of the binary sequences.Turbo kodlama, 1993 yıllarının başlarında önerilen ve hata başarımının Shannon limit değer eğrilerine çok yaklaşmasına neden olan çağdaş kodlama tekniğidir. İkili Turbo kodlanmış işaretlerin haberleşmesinde, kanalda oluşan faz kaymalarından dolayı, iletilen sayısal bilginin alıcıda yeniden elde edilmesini sağlayan karar verici devrenin örnekleme anlarının çok doğru belirlenememesi seyirme problemini doğurmaktadır. Bu çalışmada ikili Turbo kodlanmış işaretlerin örnekleme anlarının tesbit edilmesinde önemli yer alan saat bilgisinin çıkarılması için, doğrusal olmayan bir eleman ve buna seri olarak bağlanmış simge iletim hızına ayarlı dar bantlı bant geçiren süzgeçten oluşan bir sistem önerilmiştir

Gravity Anomaly Separation Using 2 - D Wavelet Approach and Average Depth Calculation

Bu makalede, gravite anomalilerinin ayrım problemi için Discrete-Parameter Wavelet Transform (DPWT) 2-B Multi-Resolution Analizi (MRA) kullanıldı. Yüzeye yakın kürelerin ortalama derinliklerini bulmak için güç spekturum analizi kullanıldı. Yöntemin geçerliliğini test etmek için sentetik yapılar kullandık ve memnun edici neticeler bulduk. Gömülü cisimlerin ortalama derinliklerinin hesaplanması için güç spektumu kullanıldı.In this paper, 2-D Multi-Resolution Analysis (MRA) is used to perform Discrete-Parameter Wavelet Transform (DPWT) and applied to gravity anomaly separation problem. The advantages of this method are that it introduces little distortion to the shape of the original image and that it is not effected significantly by factors such as the overlap power spectra of regional and residual fields. The proposed method is tested using a synthetic example and satisfactory results have been found. Then average depth of the buried objects have been estimated by power spectrum analysis

Gravity Anomaly Separation Using 2 - D Wavelet Approach and Average Depth Calculation

Bu makalede, gravite anomalilerinin ayrım problemi için Discrete-Parameter Wavelet Transform (DPWT) 2-B Multi-Resolution Analizi (MRA) kullanıldı. Yüzeye yakın kürelerin ortalama derinliklerini bulmak için güç spekturum analizi kullanıldı. Yöntemin geçerliliğini test etmek için sentetik yapılar kullandık ve memnun edici neticeler bulduk. Gömülü cisimlerin ortalama derinliklerinin hesaplanması için güç spektumu kullanıldı.In this paper, 2-D Multi-Resolution Analysis (MRA) is used to perform Discrete-Parameter Wavelet Transform (DPWT) and applied to gravity anomaly separation problem. The advantages of this method are that it introduces little distortion to the shape of the original image and that it is not effected significantly by factors such as the overlap power spectra of regional and residual fields. The proposed method is tested using a synthetic example and satisfactory results have been found. Then average depth of the buried objects have been estimated by power spectrum analysis

Optimisation of Economic Order Quantity Using Neural Networks Approach

Bu makalede. Geri yayılımlı Yapay Sinir Ağ (YSA) yapıları gerçek bir araba parçası sağlayan bir firmaya uygulanmıştır. Klasik yaklaşım, istenen talepleri Ekonomik Sipariş Miktarı (ESM) ile belirlemektir. YSA’nm eğitilebilir olması ve büyük meblağlı setleri paralel ve hızlı çözebilmesi geleceğe dönük siparişleri tahmin etme şansı doğurmaktadır. Burada gerçek bir firmanın akış şeması, ana satıcı firmalarla bağıntıları YSA yaklaşımı ile optimise edilmiş ve yeni bir YSA önerilmiştir. Sonuçların çok doğruya yakın bulunmuş olması, YSA modelinin gelecek vadetmesini sağlamaktadır.In this paper, a Back Propagation-Artificial Neural Network (BP-ANN) has been adapted for predicting the required car parts quantities in a real and major auto parts supplier chain. The conventional approach to determine the parts requirements is the Economic Order Quantity (EOQ) method. The ability of neural models to learn, particularly their capability of handling large amounts of data simultaneously as well as their fast response time, are the characteristics desired for predictive and forecasting purposes. Here, the actual data obtained from a major auto parts supplier chain, involving a multi-layer system of supplying auto parts to car dealers, have been used to optimise and develop a BP-ANN model. The model has shown promising results in predicting parts orders with high degree of accuracy