Geri Dön

EMG sinyalleriyle uyuklama seviyesinin modern yöntemlerle kestirimi

Determining of doze level analysing EMG signals by modern methods

  1. Tez No: 139036
  2. Yazar: FERHAT TUNÇ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET AKIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dicle Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 126

Özet

m ÖZET Kas hareketlerinden dolayı kaslarda bir tür sinyal üretilir ve üretilen bu biyosinyallere ise Elekromiyogram(EMG) denir. EMG işaretlerinde tonik EMG'lerin düşük veya yüksek seviyeli olmaları kasların aktiviteleri ile ilgilidir. Bu kas hareketlerine bakılarak vücut hakkında ve özellikle bu çalışmamızda bizim için önemli olan uyanık-uyku arasında bazı yorumlar yapılabilmektedir. Bu çalışmada kullanılan EMG sinyalleri, Ankara Gülhane Askeri Tıp Akademisi(GATA) Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana bilim Dalı Uyku Laboratuarında bazı deneklerden alınmıştır. Ölçümler Grass ModeI-78 polisomnograf kullanılarak sürekli form kağıtlara ve aynı zamanda kişisel bir bilgisayara da kaydedilmiştir. EMG işaretleri bilgisayara kaydedilirken 12-bit'lik bir Analog-Dijital (AD) çevirici ile veriler sayısal olarak bilgisayara kaydedilmiştir. Bu çalışmada, Butterworth Filtre, Hızlı Fourier Dönüşümü (HFD) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemlerini kullanarak, EMG sinyallerini kullanarak uyuklamanın kestirimi amaçlanmıştır. EMG sinyalleri 7 saatlik kayıtlarla, sayısal işaretler 20 dakikalık bloklar halinde bilgisayara aktarılmış ve 5 saniyelik epoklara ayrıştırılmıştır. EMG işaretleri filtrelenerek gürültü ve EKG artifaktlanndan arındırılmış ve spektrum analizleri incelenmiştir. Bu sayede uyanık, uyuklama ve uyku karakteristiği gösteren epoklar tespit edilmiş ve YSA yöntemiyle eğitim yapılmıştır. Daha sonra yüzlerce EMG epoğu YSA programıyla test edilmiştir. Bu test sonuçlarından uyanık, uyuklama ve uyku epokları düşük bir hata oranıyla sezilmiştir. Sonuç olarak EMG kullanılmasıyla uyuklama seviyesi çok az bir hatayla kestirilmiştir. İşaret işleme tekniklerinin etkin olarak kullanımı ile birlikte bu çalışma, faydalı olabilecek yenilikleri ve yapılabilecek hataları en aza indirme olanağım beraberinde getirecektir.

Özet (Çeviri)

IV SUMMARY Because of the muscle activities, the signals produced by the muscles are called Elecromyogram(EMG). In the EMG signals high or low tonus of the EMG are depending on the muscle activities and to analyse this signals can give some information about human body and especially awake-sleep corolation. The EMG datas used in this study were taken from Gulhane Military Medicine Academy, sleep laboratory department of Psychic healt diseases. Measurements were taken by using a Grass Model-78 Polysomnography. Datas were recorded on the papers and at the same time recorded to a PC. While the signals were transfered to the PC, all the EMG signals were digitized using 12 bit AD converter. In this study it's aimed that employing the EMG signals estimate the level of the sleepleness using the Butterworth Filter, FFT and Artifical Neural Networks (ANN) methods. The EMG signals were recorded during 7 hours and seperated to epochs that each tekes 20 minutes and for study 5 seconds datas were used for each new epochs. The EMG signals were filtered in order to reject the noisy and the ECG artifacts, then its spectrum was analysed. Then the epochs of awake, sleepleness and sleep were established and education was done by the ANN. After that hundreds of the EMG epochs were tested by the Artifical Neural Networks program. The results of these tests gave the aware of low error for awake, sleepleness and sleep epochs. As a result, to analyse the EMG signals gave the best result for the estimation of the sleepleness. Using the signal processing techniques effectively with this study will bring the useful improvements and the opportunity of the reducing the errors.

Benzer Tezler

  1. EEG ve EMG sinyalleriyle uyuklama seviyesinin modern yöntemlerle kestirimi

    Determining of doze level analysing EEG and EMG signals by modern methods

    NECMETTİN SEZGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET AKIN

  2. Perception estimation and torque control for hand prostheses using EEG and EMG signals

    El protezleri için EEG ve EMG sinyalleriyle algı kestirimi ve tork kontrolü

    NEDİME KARAKULLUKCU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAbdullah Gül Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT YILMAZ

  3. Elektrookülografi (EOG) temelli duygu analizi

    Electrooculografy (EOG) based emotion analysis

    YUNUS EMRE ACAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyoteknolojiZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKAN ERKAYMAZ

  4. Fingertip ECG signal based biometric recognition system

    Parmak ucu EKG tabanlı biyometrik tanıma sistemi

    GÖKHAN GÜVEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    BiyomühendislikIşık Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN GÜRKAN

    DOÇ. DR. ÜMİT GÜZ

  5. EMG sinyallerinin sınıflandırılması

    Classification of EMG signals

    FURKAN AYAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DAVUT HANBAY