İmleç hareketlerine ait eeg sinyallerinin sınıflandırılmasında adaptif ve adaptif olmayan filtrelerin uygulamaları
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (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
Yazar
Zeynelabidin Sevgili
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Zeynelabidin Sevgili (Yüksek Lisans Tezi). İmleç hareketlerine ait eeg sinyallerinin sınıflandırılmasında adaptif ve adaptif olmayan filtrelerin uygulamaları, 2019, Dicle University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Dicle University tezlerinden daha fazlası
- Karayolları köprü ve menfez tasarım debilerinin coğrafi bilgi sistemleri ile belirlenmesi(2022)
- El-Muhtasar fî Tefsîri'l-Kur'âni'l-Kerîm adlı eserin tefsir usûlü açısından incelenmesi(2024)
- İslam hukukunda engellilerin durumu(2010)
- 6 şubat 2023 kahramanmaraş merkezli depremler sonucu Dicle Üniversitesi Tıp fakültesi hastanelerine başvuran depremzedelerin adli tıbbi incelenmesi(2024)
- İngilizlerin XIX. yüzyılda Kıbrıs'taki arkeolojik keşifleri(2024)
- Okul müdürlerinin hizmetkar liderlik davranışları ile algılanan örgütsel destek arasındaki ilişki(2024)
