Geri Dön

EMG sinyallerinin yapay sinir ağı kullanılarak sınıflandırılması

Classification of EMG signals using artificial neural network

  1. Tez No: 165924
  2. Yazar: SABRİ KOÇER
  3. Danışmanlar: PROF.DR. NİHAL FATMA GÜLER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Teknik Eğitim, Electrical and Electronics Engineering, Technical Education
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

EMG SİNYALERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANARAK SINIFLANDIRILMASI (Doktora Tezi) Sabri KOÇER GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Mart 2005 ÖZET Bu çalışma, yapay sinir ağlarından yararlanılarak myopati (myopathy) ve nöropati (neuropathy) nöromüsküler hastalıkların sınıflandırılmasını amaçlamaktadır. Çalışmada nöropati, myopati ve normal olmak üzere toplam 59 kişiden kaydedilen Elektromyogram (EMG) işaretleri kullanılmıştır. EMG işaretlerine Hızlı Fourier Dönüşüm (HFD) spektral analiz metodu uygulanmış ve katsayılar elde edilmiştir. Bu katsayıların her biri Çok Katmanlı Pereeptron/Algdayıeı (ÇKP/ÇKA) ve Destek Vektör Makinesine (DVM) girdi olarak kullanılmıştır. Bu girdiler ÇKP ve DVM sınıflama sistemlerinde ayrı ayrı eğitime tabii tutulduktan sonra sınıflama ve test performansları incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar göstermiştir ki en yüksek tahmin DVM sınıflama sisteminde gerçekleşmiştir. Bilim Kodu : 626.04.01 Anahtar Kelimeler : Elektromiyogram (EMG), Hızlı Fourier Dönüşümü (HFD), Yapay sinir ağı (YSA), Çok katmanlı perceptron/ algılayıcı (ÇKP/ÇKA), Destek vektör makinesi (DVM) Sayfa Adedi : 71 Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Nihal Fatma GÜLER

Özet (Çeviri)

CLASSIFICATION OF EMG SIGNALS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (PhD Thesis) SabriKOÇER GAZI UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY March 2005 ABSTRACT The aim of this study is to classify myopathy and neuropathy neuromuscular diseases using artificial neural networks. Electromyogram (EMG) signals recorded from a total of 59 people as neuropathy, myopathy and normal were used. Coefficients were obtained from these EMG signals by applying Fast Fourier Transform (FFT) spectral analysis methods. Each one of these coefficients was used as input data for Multilayer Perceptron (MLP) and Support Vector Machine (SVM). After these inputs were individually trained in MLP and SVM classification systems, their classification and test performances were examined. The results revealed that the highest forecasting was in SVM classification system. Science Code : 626.04.01 Key Words : Electromyogram (EMG), Fast Fourier Transform (FFT), Artificial neural network (ANN), Multilayer perceptron (MLP), Support vector machine (SVM) Page Number : 71 Adviser : Prof Dr. Nihal Fatma GÜLER

Benzer Tezler

  1. Tez No

    673361

    Değişen kol pozisyonlarında ön koldan ölçülen SEMG sinyalleri ve ataletsel veriler kullanılarak el hareketlerinin sınıflandırılması

    Classification of hand movements by using sEMG signals measured from forearm in different arm positions

    EMRE PARLAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ULVİ BAŞPINAR

  2. Tez No

    670696

    The effect of EMG-based attentional focus on human machine interface applications

    Dikkatle odaklanmanın EMG-temelli insan makine arayüzü uygulamalarına etkisi

    AYŞE NUR AY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ZAHİD YILDIZ

  3. Tez No

    357167

    Elektromiyogram sinyallerinin sınıflandırılması ve bağımsız bileşen analizi ile işlenmesi

    Classification of electromyogram signals and processing with independent component analysis

    ULVİ BAŞPINAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    BiyomühendislikMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN SELÇUK VAROL

  4. Tez No

    730580

    PSG kayıtları kullanılarak uyku evrelerinin sınıflandırılması

    Classification of sleep stages using PSG recordings

    YASİN KOCA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERAL ÖZŞEN

  5. Tez No

    787784

    Günlük fiziksel aktivitelerde insan alt ekstremite protezi hareketlerinin kinematik ve kinetik analizinin yapay sinir ağları ile eğitilmesi

    Training of kinematic and kinetic analysis of human lower extremity prosthesis movements in daily physical activities with artificial neural networks

    FETHİ AKMEŞE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FARUK KARACA

Geri Dön