Koldan alınan EMG sinyalleri ile uzaktan kontrollü sistemlerin kullanılmasına yönelik uygulama geliştirilmesi
Developing an application for enabling use of remote controlled systems with EMG signals received from
- Tez No: 546076
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT ATİLA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında bilek hareketleri sonucunda ortaya çıkan ve ön koldan alınan Elektromiyografi (EMG) sinyalleri ile bir sistemin kontrol edilebilmesi için matlab üzerinde bir uygulama geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu MATLAB uygulamasında, Önerilen 5 bilek hareketi için EMG sinyallerinin sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Ayrıca bu yapılan çalışma ile el ampütasyonu olan bireyler için, protez kol kontrolü ya da uzaktan herhangi bir sistemin yönetilmesi için bir model sunulmuştur. EMG sinyalleri Myo Armband denilen akıllı kol bandı ile 50 denek üzerinden elde edilmiştir. Bu deneklerden elde edilen ham EMG sinyalleri üzerinde sinyal işleme aşamaları gerçekleştirilerek ve zaman alanındaki özellikler kullanılarak özellik matrisleri oluşturulmuştur. EMG sinyallerini sınıflandırma işlemi için Yapay Sinir Ağları (Multi Layer Perceptron) Makine Öğrenmesi yöntemi kullanılmıştır. Toplam 50 denekten alınan 5 bilek hareketi EMG sinyalleri verileri çapraz doğrulama yöntemi kullanılarak YSA tarafından eğitilmiş ve sınıflandırılmıştır. Farklı EMG sinyali öznitelik grupları ve farklı sınıflandırma yöntemleri arasında karşılaştırma yapılarak sonuçlar değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to develop an application on MATLAB in order to control a system by means of electromyography (EMG) signals received with wrist movements. Also, the classification of EMG signals for specific 5 wrist movements on MATLAB is developed. Besides, a model is offered for individuals having hand amputation to enable them to operate any system remotely or using a prosthetic arm. The EMG signals are collected by a smart armband called Myo Armband from 50 subjects. Signal processing steps and time domain features on these raw EMG signals are used to compose the feature matrixes. In order to process the EMG signal classification Artificial Neural Network (Multilayer Perceptron), the method of Machine Learning is employed. 5 wrist movements from 50 subjects are trained and classified with ANN by using the method of cross validation of data from EMG signals. The results are evaluated after the comparison between different EMG signals feature sets and different classification methods.
Benzer Tezler
- Değişen kol pozisyonlarında ön koldan ölçülen SEMG sinyalleri ve ataletsel veriler kullanılarak el hareketlerinin sınıflandırılması
Classification of hand movements by using sEMG signals measured from forearm in different arm positions
EMRE PARLAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ULVİ BAŞPINAR
- Classification of EMG signals using convolutional neural network
Konvolüsyonel sinir ağını kullanarak EMG sinyallerinin sınıflandırılması
KAAN BAKIRCIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NALAN ÖZKURT
- EMG (elektromiyografi) kontrollü protez kol tasarımı
EMG controlled prosthetic arm
KADİR ŞENLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
BiyomühendislikDokuz Eylül ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EROL UYAR
- Machine learning techniques for surface electromyography based hand gesture recognition
Yüzey elektromiyografi temelli el jesti tanıma için makine öğrenmesi teknikleri
ENGİN KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Azot katkılı grafen tabanlı elektrofizyolojik veri elektrotu geliştirilmesi ve EKG, EMG ölçümlerinde kullanımına dair fizibilite çalışması
Development of nitrogen doped graphene based electrophysiological data electrode and feasibility study for its use in ECG, EMG measurements
BETÜL ÜNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMZA FEZA CARLAK