Data acquisition and feature extraction for classification of prehensile SEMG signals for control of a multifunctional prosthetic hand
Çok işlevli protez elin kontrolü için kavrayabilme özellikli YEMG sinyalinin sınıflandırılması amacıyla veri toplama ve öznitelik çıkarma
- Tez No: 178706
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. KEMALETTİN ERBATUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Dalgacık, Elektromiyografi, Protez kol, Protezler ve implantlar, Zaman-frekans analizi, Örüntü tanıma, Wavelet, Electromyography, Prosthesis arm, Prostheses and implants, Time-frequency analysis, Pattern recognition
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, bir kasın sinir-kas aktivite bilgisinin yer aldığı ve çok fonksiyonlu protezler gibi insan-makine arayüzlerinde kullanılan yüzeyel elektromyografi sinyali üzerine odaklanmıştır. Önkol üzerindeki dört farklı kas grubundan ölçülen yüzeyel elektromyografi sinyali zayıf, karmaşık ve çevresel gürültülere karşı oldukça hassas bir sinyaldir. Bu çalışmanın ilk aşaması, yüzeyel elektromyografi sinyalinin ölçülmesi amacıyla kullanılan donanımın tasarımını ve uygulamasını içermektedir. Temel olarak cihaz tasarımı, yüzeyel elektromyografi sinyalinin özellikleri ve sinyal kalitesini etkileyen faktörler baz alınarak yapılmıştır. Tezin ikinci amacı ise daha sonraki işlemlerde kullanılmak amacıyla, kaydedilen elektromyografi sinyaline anlam kazandırmaktır. Doğrusal olmayan karakteristik özelliğe sahip olan elektromyografi sinyalinin kullanışlı bir bilgi sunabilmesi için sayısallaştırılması gereklidir. Bu amaçla çeşitli sinyal işleme yöntemleri uygulanmış ve sinyalin karakteristik özellikleri elde edilmiştir. Bu özellikler, çok fonksiyonlu protezlerin kavrayabilme ve tutabilme hareketlerinin sınıflandırılması için seçilmiştir. Tezin bu kısmında, sinyal karakteristiğini belirleyen birçok algoritma uygulanmış ve herbir algoritmanın sınıflandırma methodu altında performansları, başarı yüzdelerine bakılarak karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
This study focuses on the SEMG (surface electromyography) signals that carry the valuable information of the neuromuscular activity of a muscle and are utilized in the man-machine interfaces such as multi-functional prostheses. The SEMG signals measured from four different muscle groups of the forearm are weak, sophisticated and very sensitive to ambient noise. The first stage of this study is hardware design and implementation for the SEMG measurement. The fundamentals of the design are mainly based on the specifications of the SEMG signal and the factors that affect the signal quality. The second purpose of the thesis is applying various methodologies to the recorded SEMG signal to give meaning to its nature to be used in the further processes. The raw EMG signals have nonlinear characteristics and present useful information if they are quantified. For this purpose, various signal processing methods are applied to the SEMG signal to acquire useful information, features. Features of the signal are extracted to be used for classification of prehensile motions of multi-functional prosthetics. In this part, many algorithms that have been employed as feature extraction methods are compared with respect to their classification performance.
Benzer Tezler
- Biometric identity verification using on-line & off-line signature verification
Dinamik ve statik imzaları kullanarak biyometrik kimlik doğrulama
ALİSHER KHOLMATOV
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYŞE BERRİN YANIKOĞLU
- Yapay Zeka'nın robot görmesi üzerine uygulanması
An Application of robot vision in artificial intelligence
FUNDA PEHLİVAN
- Uydu verileri ile İstanbul Boğazı ve Haliç'de su kirliliğinin makro düzeyde belirlenmesi
Intrepretation at macro level as pollution of water resources of remotely sensed data of Bosphorus and golden horn estuary by an unsupervised and supervised classification method
H.GONCA COŞKUN
- İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması
<the use of neural networks in determination of the manufacturing systems design and dispatching rules
TARIK ÇAKAR
Doktora
Türkçe
1997
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN TORAMAN
- Microprocessor controlled data a aquisition and speech recognition system
Başlık çevirisi yok
NEDİM KARACA
Yüksek Lisans
İngilizce
1992
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDEM YAZGAN