İmleç hareketlerine ait eeg sinyallerinin sınıflandırılmasında adaptif ve adaptif olmayan filtrelerin uygulamaları
2019
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Mehmet Akın
Abstract (TR)
Beyin Bilgisayar Arayüzü(BBA), herhangi fiziksel bir yeteneğe ihtiyaç duymadan insanın niyetinin veya kasıtlı düşüncesinin sınıflandırılmasını esas alınır. BBA çalışmalarında, veriler elektroensefalografi(EEG) yöntemi kullanılarak elde edilirken çevre kaynaklı(şebeke gürültüleri vs.) veya içsel(göz hareketleri, ECG vs.) bazı gürültülere maruz kalır. EEG verilerinin hassas bir şekilde sınıflandırılmasını önemli derecede etkileyebilecek gürültülerden biri de elektrookulografik(EOG) gürültülerdir. Bu çalışmada, Graz Üniversitesi tarafından yapılan BCI-IV yarışmasının 2a veri seti kullanılmıştır. 4 sınıflı veri seti 2 sınıfa indirgenerek sadece sağ ve sol imleç hareketlerinin offline sınıflandırılması amaçlanmıştır. 22 kanaldan alınan EEG verileri ile eş zamanlı, göz çevresine montajı yapılan 3 elektrottan da EOG verileri elde edilmiştir. Kullanılan veri setinde, EOG gürültülerini EEG sinyallerinden arındırmak için geleneksel bant geçiren filtreler ve recursive least square(RLS) adaptif filtresi kullanılmıştır. Motor hareket hayali ile uygun bantlara filtrelenmiş sinyallerden, ortak uzamsal örüntüler(CSP) metodu ile çıkarılan öznitelik vektörleri, lineer diskriminant analizi(LDA), destek vektör makinaları(DVM), naive bayes(NB) ve k-NN sınıflandırma algoritmalarının girişlerine uygulanmıştır. Chebyshev tip 2 ve DVM kombinasyonu %72'lik ortalama doğruluk oranı ile en yüksek sınıflandırma performansını sağlamıştır. Ayrıca RLS adaptif filtresi ile elde edilen sınıflandırma sonuçları bant geçiren filtrelerin sonuçları ile mukayese edilmiştir. RLS algoritması ve LDA kombinasyonu, %64 doğruluk oranı ile geleneksel bant geçiren filtreler ile elde edilen sonuçlardan daha düşük performans göstermiştir. Çalışmanın bulguları, gelecekte yapılacak çalışmalara ışık tutabilecek niteliktedir. Anahtar Kelimeler: Adaptif filtre, Recursive Least Square, Beyin Bilgisayar Arayüzü, Elektrookulogram, Elektroensefolagrafi, Geleneksel Band Geçiren Filtreler, Ortak Uzamsal Örüntüler
Author
Dr. Zeynelabidin Sevgili
Institution
How to Cite
Zeynelabidin Sevgili (Yüksek Lisans Tezi). İmleç hareketlerine ait eeg sinyallerinin sınıflandırılmasında adaptif ve adaptif olmayan filtrelerin uygulamaları, 2019, Dicle University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Dicle University
- Hidroksi amit türevlerinin dinamik ve bazı amin tuzları ile kompleksleşmesinin 400 MHz 1H-NMR ile incelenmesi(2017)
- Sistemik sklerozis hastalarında İnterlökin-37 serum düzeyi ve klinik bulgularla ilişkisi(2017)
- Ulusal siyaset ve yerel hizmet ikileminde Demokratik Bölgeler Partili belediyeler: Diyarbakır Büyükşehir Belediyesi üzerine bir inceleme(2017)
- Tanzimat'tan günümüze belediye ve belediye başkanlığı uygulamaları(2017)
- Diyarbakır ilinde çocuklarda gözlenen brusellozun çapraz bulaş dinamiği ve izolatların filogenetik soyağacının araştırılması(2017)
- Acil servise başvuran toraks travmalı hastalarda sternum ve kot fraktürlerinin saptanmasında ultasonografinin kullanımı ve tomografi ile karşılaştırılması(2017)