28 Şubat 2014

Vakit bulduğum zamanlarda başlangıç seviyesinde ya da belirli bir detay üzerinde video eğitim çekmenin iyi fikir olacağını düşündüm. Muhtemelen videolar daha çok iPhone-iPad programlama üzerine olacaktır.

Resim yakınlaştırma işlemi.


20 Şubat 2014

2010 yılında Doç. Dr. Refik Samet hocamla birlikte Ankara Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği 1. dönem bitirme tezimle ilgili bir makale yazmıştık.

Median filtresinin daha hızlandırılmış ve daha etkili bir algoritma haline getirdiğimiz filtreye geliştirilmiş median filtresi adını koymuştuk.

buradan yayınlandığı dergiden indirebilirsiniz

ya da buradan buradan indirebilirsiniz.

İndirmeden göz atmak isteyenler için :)

ADVANCED ADAPTIVE MEDIAN FILTER FOR IMPULSIVE NOISES

Refik Samet1, Muhammed Tanriverdi2

Ankara University, Ankara, Turkey

1samet@eng.ankara.edu.tr, 2muhammedtanriverdi@gmail.com

One of the most important stages of signal and image processing is noise elimination.
Noise is an unwanted perturbation to a wanted analog or digital signal or image [1]. A noise can
be categorized depending on its source, frequency spectrum and time characteristics. Depending
on a source, the noises are categorized into six types: acoustic noise; thermal and shot noise;
electromagnetic noise; electrostatic noise; channel distortions, echo and fading; processing
noise. On the other hand, depending on the frequency spectrum or time characteristics, the
noises are also categorized into six types: white noise; band-limited white noise; narrowband
noise; coloured noise; impulsive noise; transient noise pulses [2].

19 Şubat 2014

Bulanık Mantık / Fuzzy Logic

Bulanık mantığı giriş seviyesinde örnekler ile açıklamaya çalışacağım. Sonraki derslerde bulanık mantığın detaylarına gireceğim.

Lisede öğrendiğimiz kümeler kavramında bir eleman bir kümede vardır ya da yoktur. Mesela '1' tek sayı mıdır diye sorduğumuzda cevabı evet(1, true); '2' tek sayı mıdır diye sorduğumuzda cevabı hayır(0, false) olacaktır.

Bulanık mantıkta bu durum farklıdır. Kümede bulunan her elemanın derecesi vardır. Örnek verelim;

Aslı 40 kilo
Ayşe 55 kilo
Ahmet 65 kilo
Mehmet 85 kilo
Hasan 90 kilo
Ramazan 120 kilo olsun.

Evrensel kümemiz yukarıdaki elemanlardan oluşsun. Alt küme olarak 'şişmanlar' kümesini tanımlamak istediğimiz zaman nasıl tanımlarız? Burada bulanık mantık kullanılırsa ;
- Evrensel kümedeki herkes şişmandır
- Her elemanın şişmanlık derecesi vardır

7 Şubat 2014

Prims Algorithm in C#
Prim's Algorithm in C#

Prim algoritması bir graph(çizge) üzerinde verilen bir başlangıç noktaya göre en kısa ağaç yapısını oluşturan algoritmalardan biridir. 

Anlatıma başlamadan önce kodumuzu verelim
https://github.com/muhammedtanriverdi/Prims_Algorithm_C_Sharp/
(kodda eksiklikler hatalar ya da fazlalıklar varsa (ki vardır) affola)



Aşağıdaki örnek graph(çizge) üzerinde algoritmayı anlatalım. Aşağıdaki graphı ele aldığımızda kümemiz

S : A B C D E F G H

gibi ele alabiliriz.


Algoritmanın başlangıcı bütün vertexlerin uzunluğu(distance) sonsuz yapılır. 

Havel Hakimi Algorithm in C#

Anlatıma başlamadan önce kodumuzu verelim :)

https://github.com/muhammedtanriverdi/Havel_Hakimi_C_Sharp

Havel Hakimi algoritması verilen özelliklerden bir graph(çizge) oluşup oluşmadığını bulmaya yarayan algoritmadır. (Türkçe karşılıklarını tam bilmediğim için yanlış olabilir, affola)

Verilen özelliklerden kastımız tanımlanan vertexler (köşe) ve her vertex için tanımlanan edgeler(kenar ya da derece)dir. Bunlara uygun graph var mı yok mu bunun kontrolünü yapacağız.

Örnek ile başlayalım :
2 tane vertex olsun A ve B
A'nın 2 tane edge'i olsun
B'nin de 2 tane edge olsun
gözle görülebilen problem oldu, verilen özelliklere uygun graph oluşmaz, çünkü 2 vertex arasında 1 edge olur ve her iki vertex de 1 edge'e sahip olabilir en fazla.


Bunun yerine 3. vertexi de ekleyip her vertex 2 edge sahiptir desek, ve bu özelliklere uygun graph var mıdır diye sorarsak

Bu Blogda Ara

İletişim

Ad

E-posta *

Mesaj *