SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2006 / Cilt: 21 - Sayı: 4

KAOTİK ZAMAN SERİSİNİN ANALİZİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA

Derya YILMAZ
Nihal GÜLER
Pages
0
Publication Date
2013-04-02
DOI
—
🏛️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)

Özellikle fizyolojik sistemlerden elde edilen zaman serileri üzerinde bu zamana kadar yapılan bazı çalışmalar özetlenmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu güne kadar yapılan çalışmalarda, dinamik sistemler doğrusal ve/veya doğrusal olmayan metotlar kullanılarak incelenmişlerdir.
📊
Key Findings & Data:Dinamik bir sistemi tanımlayan fark denklemlerindeki doğrusal olmayan bir değişkenden dolayı, önceden bilinemeyen dinamikler meydana gelebilir.
💡
Conclusion & Impact:Özellikle fizyolojik sistemlerden elde edilen zaman serileri üzerinde bu zamana kadar yapılan bazı çalışmalar özetlenmiştir.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Kaotik analiz · zaman serisi analizi · doğrusal olmayan analiz.

Özet

Bu güne kadar yapılan çalışmalarda, dinamik sistemler doğrusal ve/veya doğrusal olmayan metotlar kullanılarak incelenmişlerdir. Kararlı doğrusal sistemler için kullanılan doğrusal metotlar, doğrusal olmayan analizlerde genellikle başarısız olmakla beraber, yol gösterici olarak kullanılabilmektedir. Dinamik bir sistemi tanımlayan fark denklemlerindeki doğrusal olmayan bir değişkenden dolayı, önceden bilinemeyen dinamikler meydana gelebilir. Kaos teorisi veya doğrusal olmayan analiz metotları bu tür dinamik sistemleri incelemek için kullanılmaktadır. Düzensiz bir durumu ifade eden kaos, “başlangıç koşullarına hassas duyarlılık” olarak tarif edilebilir. Eğer dinamik sistemin fark denklemleri biliniyor ise başlangıç şartlarındaki değişimlerin sistemin dinamiğine etkisi kolaylıkla tespit edilebilir. Deneysel zaman serisi için başlangıç şartının bilinememesi, bu ölçümlerin alındığı sistemlerin analizlerini zorlaştırmaktadır. Bu çalışmada, zaman içinde değişen herhangi bir büyüklüğün belirli aralıklarla ya da sürekli olarak ölçülmesi ile elde edilen zaman serisinin kaotik analizi için kullanılan metotlar açıklanmıştır. Açıklanan metotların çeşitli dinamik sistemlere ait zaman serileri üzerinde uygulamaları yapılmıştır. Özellikle fizyolojik sistemlerden elde edilen zaman serileri üzerinde bu zamana kadar yapılan bazı çalışmalar özetlenmiştir.

🔖

Cite This Article

YILMAZ, D., GÜLER, N. (2013). KAOTİK ZAMAN SERİSİNİN ANALİZİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 21 - Sayı: 4, 0. https://ajindex.com/articles/21182

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (18)

  1. Strogatz, S.H., Nonlinear Dynamics and Chaos with Application to Physics, Biology, Chemistry and Engineering, Perseus Books Publishing, Massachusetts, A.B.D., 1994. Adem S., “Kelebek Etkisi”, Sızıntı, No 219, 114-118, 1997.
  2. Keunen, R.W.M., Vliegen, J.H.R., Stam, C.J. ve Tavy D.L.J., “Nonlinear Transcranial Doppler Analysis Demonstrates Age-Related Changes of Cerebral Hemodynamics”, Ultrasound Med. & Biol., Cilt 22, No 4, 383-390, 1996.
  3. Williams, G.P., Chaos Theory Tamed, Taylor & Francis Publisher, London, 1997.
  4. Baker, G.L., Chaotic Dynamics an Introduction, Cambridge University Pres., Cambridge, 1990.
  5. Yamamoto, Y., “Detection of Chaos and Fractals from Experimental Time Series”, Modern Tech-niques in Neuroscience Research, Editör: Wind-horst, U, ve H. Johansson, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg New York Tokyo, 669-687, 1999.
  6. Abarbanel, H.D.I., Brown R., Sidorowich J.J. ve Tsimring L.S., “The Analysis of Observed Chaotic Data in Physical Systems”, Reviews of Modern Physics, Cilt 65, No 4, 1331-1392, 1993. Lorenz E.N., “Dimension of weather and climate attractors”, Nature, Cilt 353, 241-244, 1991.
  7. Broomhead, D.S., Huke, J.P. ve Muldoon, M.R., “Linear Filters and Nonlinear Systems”, J. Roy. Stat. Soc., Cilt B54, 373-382, 1992.
  8. Parlitz, U., “Nonlinear Time Series Analysis”, Nonlinear Modelling-Advanced Black-Box Tech¬niques, Editör: Suykens, J.A.K. ve Vandewalle, J., Kluwer Academic Publishers, Boston, 209-239, 1998.
  9. Young, R.K., Wavelet Theory and Its Applica-tions, Kluwer Academic Publishers,
  10. Boston, A.B.D., 1993.
  11. Donoho, D.L., “De-noising by soft-thresholding”, IEEE Trans. Inform. Theory, Cilt 41, No 3, 613-627, 1995.
  12. Bröcker, J., Parlitz, U. ve Ogorzalek, M., “Nonlinear Noise Reduction”, Proceeding of the IEEE, Cilt 90, No 5, 898-918, 2002.
  13. Hu, J., Gao, J.B. ve White, K.D., “Estimating Measurement Noise in A Time Series by Exploit-ing Nonstationarity”, Chaos, Solitions and Fractals, Cilt 22, No 4, 807-819, 2004.
  14. Kostelich, E.J. ve Schreiber T., “Noise Reduction in Chaotic Time-Series Data: A Survey of Common Methods”, Phys. Rev. E, Cilt 48, No 2, 1752-1763, 1993.
  15. Packard, N.H., Crutchfield, J.P., Farmer, J.D. ve Shaw, R.S., “Geometry from Time Series”, Phys. Rev. Lett., Cilt 45, 712-716, 1980.
  16. Takens, F., “Detecting Strange Attractors in Tur-bulence”, Lecture Notes in Mathematics, Cilt 898, 366-381, 1981.
  17. Sauer, T., Yorke, Y. ve Casdagli, M., “Embedol-ogy”, J. Stat. Phys., Cilt 65, 579-616, 1991.
  18. Akay, M., Nonlinear Biomedical Signal Proc-essing, Dynami