SavedAdd your journal

Journals / Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2026 / Sayı: 26 Özel Sayı

Cosine Modulated Filter Bank Design with Gray Optimization Algorithm

Gri Kurt Optimizasyon Algoritması ile Kosinüs Modüleli Süzgeç Bankası Tasarımı

Sümeyya Arıkan(DÜZCE ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ)0000-0001-7582-7537
Fatma Latifoğlu(ERCİYES ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ)0000-0003-2018-9616
Pages
472–476
Publication Date
2021-07-31
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Tasarlanan filtrenin performansı durdurma bandı kazancı ve PRE parametreleri ile ortaya konmuştur.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmada alt bant kodlama, görüntü, video veya ses sıkıştırma, spektral tahmin, biyolojik sinyal işleme ve uyarlanabilir sinyal işleme gibi pek çok alanda kullanılan çok kanallı tek düze neredeyse mükemmel kosinüs modüleli süzgeç bankası (NPR CMFB) tasarlanmıştır.
📊
Key Findings & Data:Bu amaç kapsamında prototip süzgeç sonlu darbe yanıtlı süzgeç (FIR) yapısında tasarlanmıştır ve süzgeç katsayıları hedeflenen süzgeç bankasının tüm kanallarının frekans özellikleri kullanılarak gri kurt optimizasyon algoritması ve bu çalışma ile önerilen objektif fonksiyon kullanarak optimize edilmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Tasarlanan filtrenin performansı durdurma bandı kazancı ve PRE parametreleri ile ortaya konmuştur.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Biyomedikal Sinyal İşleme · Kosinüs Modüleli Süzgeç Bankası · Gri Kurt Optimizasyon Algoritması

Abstract

Bu çalışmada alt bant kodlama, görüntü, video veya ses sıkıştırma, spektral tahmin, biyolojik sinyal işleme ve uyarlanabilir sinyal işleme gibi pek çok alanda kullanılan çok kanallı tek düze neredeyse mükemmel kosinüs modüleli süzgeç bankası (NPR CMFB) tasarlanmıştır. Bu amaç kapsamında prototip süzgeç sonlu darbe yanıtlı süzgeç (FIR) yapısında tasarlanmıştır ve süzgeç katsayıları hedeflenen süzgeç bankasının tüm kanallarının frekans özellikleri kullanılarak gri kurt optimizasyon algoritması ve bu çalışma ile önerilen objektif fonksiyon kullanarak optimize edilmiştir. Süzgeç bankasının tasarlanması aşamasında amaç fonksiyon Tepe yeniden oluşturma hatası (PRE) ve hedeflenen süzgeç bankası ile tasarlanan süzgeç bankası arasındaki mutlak hatanın toplamı göz önünde bulundurularak elde edilmiştir. Tasarlanan filtrenin performansı durdurma bandı kazancı ve PRE parametreleri ile ortaya konmuştur.

Özet

Bu çalışmada alt bant kodlama, görüntü, video veya ses sıkıştırma, spektral tahmin, biyolojik sinyal işleme ve uyarlanabilir sinyal işleme gibi pek çok alanda kullanılan çok kanallı tek düze neredeyse mükemmel kosinüs modüleli süzgeç bankası (NPR CMFB) tasarlanmıştır. Bu amaç kapsamında prototip süzgeç sonlu darbe yanıtlı süzgeç (FIR) yapısında tasarlanmıştır ve süzgeç katsayıları hedeflenen süzgeç bankasının tüm kanallarının frekans özellikleri kullanılarak gri kurt optimizasyon algoritması ve bu çalışma ile önerilen objektif fonksiyon kullanarak optimize edilmiştir. Süzgeç bankasının tasarlanması aşamasında amaç fonksiyon Tepe yeniden oluşturma hatası (PRE) ve hedeflenen süzgeç bankası ile tasarlanan süzgeç bankası arasındaki mutlak hatanın toplamı göz önünde bulundurularak elde edilmiştir. Tasarlanan filtrenin performansı durdurma bandı kazancı ve PRE parametreleri ile ortaya konmuştur.

🔖

Cite This Article

Arıkan, S., Latifoğlu, F. (2021). Cosine Modulated Filter Bank Design with Gray Optimization Algorithm. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, Sayı: 26 Özel Sayı, 472–476. https://doi.org/10.31590/ejosat.960637

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (19)

  1. Kutz, M. (2003). Standard handbook of biomedical engineering and design (p. 2). New York: McGraw-Hill.
  2. Milic, L. (2009). Multirate filtering for digital signal processing: MATLAB aplications (First Edition). Information Sicence Reference
  3. Mitra, S., M. (2006) Digital signal processing: a computer-based approach (Third Edition). McGraw Hill Higher Education.
  4. Vaidyanathan, P. P. (1993). Multirate systems and filter banks. Pearson Education India.
  5. Dolecek, G. J. (Ed.). (2017). Advances in Multirate Systems. Springer.
  6. Chandra, S., Sharma, A., & Singh, G. K. (2019). Computationally Efficient Cosine Modulated Filter Bank Design for ECG Signal Compression. IRBM.
  7. Sharma, I., Kumar, A., & Singh, G. K. (2016). Adjustable window based design of multiplier-less cosine modulated filter bank using swarm optimization algorithms. AEU-International Journal of Electronics and Communications, 70(1), 85-94.
  8. Kumar, A., & Kuldeep, B. (2012). Design of M-channel cosine modulated filter bank using modified Exponential window. Journal of the Franklin Institute, 349(3), 1304-1315.
  9. G. Özdemir And N. Karaboğa, "Uniform cosine modulated filter banks - a new cascade method based on window functions," Journal Of The Faculty Of Engineering And Architecture Of Gazi University, vol.35, pp.403-418, 2019
  10. Sharma, M., San Tan, R., Acharya, U. R. A novel automated diagnostic system for classification of myocardial infarction ECG signals using an optimal biorthogonal filter bank. Computers in biology and medicine. 2018.
  11. Kumar, A., Singh, G. K., Anurag, S. An optimized cosine-modulated nonuniform filter bank design for subband coding of ECG signal. Journal of King Saud University-Engineering Sciences, 27(2), 158-169, 2015.
  12. Kalathil, S., & Elias, E. (2015). Efficient design of non-uniform cosine modulated filter banks for digital hearing aids. AEU-International Journal of Electronics and Communications, 69(9), 1314-1320
  13. Sharma, M., Achuth, P. V., Deb, D., Puthankattil, S. D., Acharya, U. R. An automated diagnosis of depression using three-channel bandwidth-duration localized wavelet filter bank with EEG signals. Cognitive Systems Research, 52, 508-520. 2018
  14. Viholainen, A., Saramaki, T., Renfors, M. (1999, September). Nearly perfect-reconstruction cosine-modulated filter bank design for VDSL modems. In ICECS'99. Proceedings of ICECS'99. 6th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (Cat. No. 99EX357) (Vol. 1, pp. 373-376). IEEE.
  15. Latifoğlu, F., (2020). A novel singular spectrum analysis-based multi-objective approach for optimal FIR filter design using artificial bee colony algorithm. Neural Computıng & Applıcatıons, vol.32, no.17, 13323-13341. Das, P., Das, A. (2020, December). Adaptive Gabor Filtering using Grey Wolf Optimization for Enhancement of Brain MRI. In 2020 IEEE International Women in Engineering (WIE) Conference on Electrical and Computer Engineering (WIECON-ECE) (pp. 356-359). IEEE.
  16. Wang, J. S., Li, S. X. (2019). An improved grey wolf optimizer based on differential evolution and elimination mechanism. Scientific reports, 9(1), 1-21.
  17. Mirjalili, S., Mirjalili, S. M., & Lewis, A. (2014). Grey Wolf Optimizer. Advances in Engineering Software, 69, 46–61.
  18. G. Özdemir And N. Karaboğa, "Uniform cosine modulated filter banks - a new cascade method based on window functions," Journal Of The Faculty Of Engineering And Architecture Of Gazi University, vol.35, pp.403-418, 2019
  19. Latifoğlu, F., (2020). A novel singular spectrum analysis-based multi-objective approach for optimal FIR filter design using artificial bee colony algorithm. Neural Computıng & Applıcatıons, vol.32, no.17, 13323-13341. Das, P., Das, A. (2020, December). Adaptive Gabor Filtering using Grey Wolf Optimization for Enhancement of Brain MRI. In 2020 IEEE International Women in Engineering (WIE) Conference on Electrical and Computer Engineering (WIECON-ECE) (pp. 356-359). IEEE.