EMG sinyallerinin sınıflandırılması
Classification of EMG signals
- Tez No: 525266
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DAVUT HANBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: EMG Sinyal İşleme, Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü, Gri Seviye Eş-Oluşum Matrisi, Yerel İkili Örüntüler, Yapay Sinir Ağları, EMG Signal Processing, Short Time Fourier Transform, Gray Level Co-Occurrence Matrix, Local Binary Patterns, Artificial Neural Networks
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
EMG sinyali kasların kasılmasın sonucunda oluşan elektriksel aktivasyonun ölçülmesi işlemidir. Bu nedenle kaslardan alınan EMG sinyalleri kaslar hakkında bilgi sağlamaktadır. Bu bilgiler günümüzde kas hastalıkları teşhisinde, protez kol ve, hareket tespiti çalışmalarında kullanılmaktadır. Bu tezde EMG sinyallerinden Yapay Sinir Ağları kullanılarak hareket tespiti amaçlanmıştır. Öncelikle alınan EMG sinyallerine Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü (KZFD) uygulanarak sinyallere ait zaman-frekans gösterimleri elde edilmiştir. Elde edilen zaman-frekans temsilinden İstatiksel metotlar, Gri Seviye Eş-Oluşum Matrisi (GSEM) ve Yerel İkili Örüntüler (YİÖ) metotları ile EMG sinyaline ait öznitelikler çıkarılmıştır. Çıkarılan bu öznitelikler Yapay Sinir Ağlarına (YSA) giriş verisi olarak verilerek EMG sinyalleri sınıflandırılmıştır. Deneysel sonuçlar incelendiği zaman tasarlanan sistemin kullanılan EMG verisi üzerinde başarılı sonuç aldığı gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
The EMG signal is the process of measuring the electrical activation that occurs as a result of muscular contraction. For this reason, EMG signals from the muscles provide information about the muscles. This information is currently used in the diagnosis of muscular diseases, prosthetic arm and motion detection studies. In this thesis, motion detection is aimed by EMG signals using Artificial Neural Networks. Primarily, time-frequency representations of signals are obtained by applying Short Time Fourier Transform (STFT) to the received EMG signals. From the obtained time-frequency properties, the attributes of the EMG signal were extracted with the statistical methods, Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) and Local Binary Pattern (LBP) methods. These extracted attributes are given as input data to Artificial Neural Network (ANN) and the system performance is calculated. When the experimental results were examined, it was observed that the designed systsem had a successful result on the used EMG data.
Benzer Tezler
- EMG sinyallerinin yapay sinir ağı kullanılarak sınıflandırılması
Classification of EMG signals using artificial neural network
SABRİ KOÇER
Doktora
Türkçe
2005
Teknik EğitimGazi ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF.DR. NİHAL FATMA GÜLER
- Yapay zeka denetimi ile EMG sinyallerinin işlenmesi ve sınıflandırılması
The detection and classification of EMG signals with using artificial intelligence
CAN EROL
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. LALE ÖZYILMAZ
- İnsan elinin pozisyon ve kuvvetlerinin kestirimi amacıyla emg sinyallerinin sınıflandırılması
Emg signal classification to predict the position and force patterns of human hand
RAHİME YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TOLGA ENSARİ
DOÇ. DR. YUNUS ZİYA ARSLAN
- Ön kol yüzey emg sinyallerinin örüntü tanıma tabanlı analizi ve yapay sinir ağları ile sınıflandırılması
Pattern recognition based analysis of forearm surface emg signals and classification with artificial neural networks
SEYİT AHMET GÜVENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ULUTAŞ
- El hareketlerine ait yüzey EMG sinyallerinin işlenmesi ve sınıflandırılması
Processing and classification of surface EMG signals of hand gestures
MEHMET CAN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CENGİZ TEPE