-

Öz

sal s¨urecin ters d¨on¨us¸¨um¨u ¨uzerinden modellenebildi˘gi g¨osterilmektedir. 1/f de˘gis¸keni 1/fα’ya genelles¸tirilerek istenenIn this paper a novel method for 1/f α noise generation is proαic¸in g¨ur¨ult¨u s¨urec¸lerinin ¨uretilmesi sa˘glanmaktadır. C¸es¸itliposed. Theoretical generation of 1/fnoise is shown to be posde˘gerleri ic¸in ¨uretilen ¨ornek s¨urec¸lerin benzetim sonuc¸ları

Anahtar Kelimeler

• Noise, 1/f noise, 1/f noise generation, scale invari1/fαnoise can be generated for chosen values of α. Simulationa frequency scaling domain random process with Dirac deltais shown to be possible through the inverse transformation of

1/f^alfa Gürültülerin Frekans Ölçekleme ile Üretimi - Generation of 1/f^alpha Noise via Frequency Scaling

Öz

Bu makalede,  gürültülerinin üretilmesi için yenilikçi bir yöntem önerilmektedir.  gürültülerinin üretilmesinin, frekans-ölçekleme uzayındaki Dirac özilintili bir rassal sürecin ters dönüşümü üzerinden modellenebildiği gösterilmektedir.  değişkeni 'ya genelleştirilerek istenen için gürültü süreçlerinin oluşturulması sağlanmaktadır. Çeşitli  değerleri için üretilen örnek süreçlerin benzetim sonuçları verilmiştir.

Anahtar kelimeler: 1/f gürültüsü, 1/f gürültü üretimi, ölçekleme-ile-değişmezlik, ölçek dönüşümü

Abstract

In this paper a novel method for  noise generation is proposed. Theoretical generation of  noise is shown to be possible through the inverse transformation of a frequency scaling domain random process with Dirac delta autocorrelation. By substituting the variable with , generation of general  noise is rendered possible. Finally, simulation results for different  values are presented.

Keywords: 1/f noise, 1/f noise generation, scale invariance, scale transform

 

Anahtar Kelimeler

• Gürültü, 1/f gürültüsü, 1/f gürültü üretimi, ölçekleme-ile-değişmezlik, ölçek dönüşümüyenilikc¸i bir y¨ontem ¨onerilmektedir. 1/f g¨ur¨ult¨ulerinin ¨uretilmesinin, frekans-¨olc¸ekleme uzayındaki Dirac ¨ozilintili bir ras

Kaynakça

1. J. B. Johnson, “The schottky effect in low frequency circuits,” Physical
2. Review, 26, 1, p. 71, 1925.
3. H. Wong, “Low-frequency noise study in electron devices: review and
4. update,” Microelectronics Reliability, 43, 4, pp. 585–599, 2003.
5. P. Allegrini, D. Menicucci, R. Bedini, L. Fronzoni, A. Gemignani,
6. P. Grigolini, B. J. West, ve P. Paradisi, “Spontaneous brain activity as a
7. source of ideal 1/f noise,” Physical Review E, 80, 6, p. 061914, 2009.
8. R. F. Voss ve J. Clarke, “1/f noise in music and speech,” Nature, 258,

9. pp. 317–318, 1975.
10. D. Gilden, T. Thornton, M. Mallon et al., “1/f noise in human cognition,”
11. Science, pp. 1837–1837, 1995.
12. A. Mao, C. G. Harrison, ve T. H. Dixon, “Noise in GPS coordinate
13. time series,” Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 104, B2,
14. pp. 2797–2816, 1999.
15. S. Baykut, T. Akg¨ul, ve S. Ergintav, “Estimation of spectral exponent
16. parameter of 1/f process in additive white background noise,” EURASIP
17. Journal on advances in signal processing, 2007, 15, 2007.
18. T. Akg¨ul, S. Baykut, M. Erol-Kantarci, ve S. F. Oktug, “Periodicitybased
19. anomalies in self-similar network traffic flow measurements,”
20. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 60, 4, pp.
21. –1366, 2011.
22. P. Bak, C. Tang, ve K. Wiesenfeld, “Self-organized criticality: An
23. explanation of the 1/f noise,” Physical Review Letters, 59, 4, pp. 381–
24. , 1987.
25. B. B. Mandelbrot ve J. W. Van Ness, “Fractional Brownian motions,
26. fractional noises and applications,” SIAM review, 10, 4, pp. 422–437,
27. -
28. P. Flandrin, “Wavelet analysis and synthesis of fractional Brownian
29. motion,” IEEE Transactions on Information Theory, 38, 2, pp. 910–
30. , 1992.
31. S. Erland ve P. E. Greenwood, “Constructing 1/! noise from reversible
32. Markov chains,” Physical Review E, 76, 3, p. 031114, 2007.
33. B. Kaulakys, J. Ruseckas, V. Gontis, ve M. Alaburda, “Nonlinear
34. stochastic models of 1/f noise and power-law distributions,” Physica A:
35. Statistical Mechanics and its Applications, 365, 1, pp. 217–221, 2006.
36. G. W. Wornell ve C. F. Gaumond, “Signal processing with fractals:
37. a wavelet based approach,” The Journal of the Acoustical Society of
38. -
39. America, 105, 1, 1999.
40. L. Cohen, “The scale representation,” IEEE Transactions on Signal
41. Processing, 41, 12, pp. 3275–3292, 1993.
42. A. De Sena ve D. Rocchesso, “A fast Mellin and scale transform,”
43. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2007, 2007.
44. M. R. Schroeder, Fractals, chaos, power law