A Wavelet-based instrument for detection of crackles in pulmonary sounds
Solunum seslerindeki çıtırtıları yakalamak için dalgacık tabanlı bir cihaz
- Tez No: 129279
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YASEMİN KAHYA, PROF. DR. ÖMER CERİD
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
ÖZET SOLUNUM SESLERINDEKI ÇITIRTILARI YAKALAMAK İÇİN DALGACIK TABANLI BÎR CİHAZ Bu tez çalışmasında, solunum seslerindeki çıtırtıların ayrıştırılması için DSP tabanlı bir cihaz gerçeklenmiştir. Mikrofon ile ölçülen akciğer sesleri, analog bir ön işleme devresi ile koşullandıktan sonra, 16 bit bir analog / sayısal dönüştürücüden geçirilmiş ve seri olarak DSP'ye verilmiştir. Durağan olmayan bileşenlerin akciğer seslerinden ayrıştırılması, DSP de bir algoritma ile gerçeklenmiştir. Ayrıştırma algoritmasında ilk önce, akciğer seslerine bir hata tahmin etme filtresi uygulanarak, çıtırtıların durağan arka plan işaretlerine göre daha baskın hale gelmesi sağlanmıştır. Bu filtre, katsayıları giriş işaretine göre sürekli değişen bir FIR filtredir. İkinci olarak çıtırtılar hakkında bilgi taşıyan hata işaretine, ayrık dalgacık dönüşümü (DWT) uygulanarak ve bu işaret 4 değişik zaman- frekans aralıklarına aynştırılmıştır. Değişik zaman-frekans aralıklarındaki işaretlere lineer olmayan işlemler uygulanmış ve çıtırtılar kuvvetlendirilirken, arka plan işaretleri zayıflatılmıştır. Daha sonra ters dalgacık dönüşümü ile çıtırtı işaretleri elde edilmiştir. Ayrıştırma işlemi sonucunda yakalanan çıtırtılar sınıflandırılmak ve görüntülenmek üzere seri haberleşme vasıtası ile bilgisayara gönderilmektedir. Bilgisayarda bir program ile çıtırtılar ve solunum akış işaretleri ekrana getirilmiş ve yakalanan çıtırtıların önemli özellikleri hesaplanmıştır. Bu özellikler çıtırtının ilk firlama genişliği, toplam süresi ve çıtırtının solunum sürecinin neresinde olduğudur.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT WAVELET-BASED INSTRUMENT FOR DETECTION OF CRACKLES IN PULMONARY SOUNDS In this research, an instrument for detection of crackles in pulmonary sounds is realized with a DSP board. Lung sounds, recorded via microphone transducers, are preamplified with an analog circuitry, and digitized using a 16 bit analog-to-digital converter. After transmitting digitized lung sounds serially to a DSP unit, a transient detection algorithm is applied for separating crackles from stationary lung sounds. In the separation algorithm, a prediction error filter is first applied to digitized signals for decorrelating the background. This filter is an FIR filter that has coefficients, changing adaptively with time as a function of filter inputs. Secondly, discrete wavelet transform is applied to the error signal to expand the signal in time scale dyadically on 4 scales. Then nonlinear operators are applied to the expanded signals to remove background signals. These nonlinear operators are useful for increasing transient to background ratio. Thirdly, an inverse discrete wavelet transform is applied to these expanded signals in order to restore the detected crackles. Finally, these crackles are transferred to a PC for the quantification and display process. In the PC program, commonly accepted parameters, which characterize and quantify the morphology of crackles, initial deflection width (IDW) and two-cycle duration (2CD) and location of crackles in a respiratory cycle are displayed together with flow signals.
Benzer Tezler
- Deniz taşıtlarından yayılan gürültülerin negatif entropi kullanılarak çevrimsel izge analizi
Cyclic spectral analysis via negative entropy for watercraft noise
KAMİL UĞUR TUNCE
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
- Türk müziği enstrümanlarının öznitelik vektörlerinin çıkarılması ve yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılması
Obtaining the feature vectors of Turkish musical instruments and classification using artificial neural networks
MEHMET HAŞİM AÇANAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE AYAZ
- Elektrik motorlarında dalgacık analizi yaklaşımı ile rulman arıza tanısı ve yapay zeka tabanlı bir durum izleme sistemi
Bearing fault diagnosis with the approach of wavelet analysis and a condition monitoring system based on artificial intelligence in electric motors
EMİNE AYAZ
Doktora
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT ŞEKER
- Condition monitoring and fault detection for electrical power systems using signal processing and machine learning techniques
Sı̇nyal ı̇şleme ve makı̇ne öğrenme teknı̇klerı̇ kullanılarak elektrı̇k güç sı̇stemleri ı̇çı̇n durum ı̇zleme ve arıza belirleme
YASMIN NASSER MOHAMED
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Representations of musical instrument sounds for classification and separation
Sınıflandırma ve ayrıştırma için müzik enstruman sesleri gösterimleri
MEHMET ERDAL ÖZBEK
Doktora
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERİT ACAR SAVACI