Age and gender classification in EEG signals using deep learning
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (TR)
Bu alandaki en son gelişmeler, çok çeşitli BCI tabanlı uygulamaların oluşturulmasını mümkün kıldı ve bu da bu tür uygulamaların sayısında bir patlamaya yol açtı. Bu çalışmada, bir kişinin elektroensefalogramının (EEG) analizine dayanarak yaşını ve cinsiyetini tahmin etmeyi gerektiren yeni bir BCI uygulaması öneriyoruz. Hem erkek hem de kadın altmış farklı bireyin beyin dalgası aktivitesi, gözleri kapalı, huzur içinde uyurken, standart EEG kayıt cihazı olarak kabul edilen ekipman kullanılarak kaydedildi. Bu analizin gerçekleştirilebilmesi için derin bir CNN ağı yardımıyla hibrit bir öğrenme mimarisi inşa edilmiştir.
Yazar
Khalıd Tawfıq Abdulalbaqı Al-dıwan
Kurum
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Khalıd Tawfıq Abdulalbaqı Al-dıwan (Yüksek Lisans Tezi). Age and gender classification in EEG signals using deep learning, 2023, Altınbaş University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Altınbaş University tezlerinden daha fazlası
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)
