Çankaya GCRIS Standart veritabanının içerik oluşturulması ve kurulumu Research Ecosystems (https://www.researchecosystems.com) tarafından devam etmektedir. Bu süreçte gördüğünüz verilerde eksikler olabilir.
Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü Tezleri
Bu tezde, seyrek kodlama tabanlı çevrimiçi sözlük öğrenme yaklaşımını literatürde ilk kez hiperspektral görüntülerin sıkıştırılması için adapte eden hibrit bir yöntem önerilmiştir. Seyrek kodlama tabanlı çevrimiçi sözlük öğrenme kullanılarak hiperspektral görüntülerin sıkıştırılması için hibrit bir yöntem olarak isimlendirilmiştir. Bu yöntemde, çeşitli seyrek temsil algoritmaları seyrek kodlama problemini çözmek amacıyla kullanılmıştır. Farklı seyrek temsil algoritmaları ile diğer sıkıştırma algoritmaları oran-bozulma performansları açısından karşılaştırılmışlardır. Bilgi koruma performansları da anomali sezimi uygulaması ile ayrıca ölçülmüştür. Deneysel sonuçlar kanıtlıyor ki bit hızı arttıkça yakınlık bazlı eniyileme ve kör sıkıştırmalı örnekleme algoritmalarına ait sıkıştıma performansları diğer algoritmalardan üstün olmaktadır.