Data acquisition and feature extraction for classification of prehensile SEMG signals for control of a multifunctional prosthetic hand
Çok işlevli protez elin kontrolü için kavrayabilme özellikli YEMG sinyalinin sınıflandırılması amacıyla veri toplama ve öznitelik çıkarma
- Tez No: 178706
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. KEMALETTİN ERBATUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 119
Özet
Bu çalışma, bir kasın sinir-kas aktivite bilgisinin yer aldığı ve çok fonksiyonlu protezler gibi insan-makine arayüzlerinde kullanılan yüzeyel elektromyografi sinyali üzerine odaklanmıştır. Önkol üzerindeki dört farklı kas grubundan ölçülen yüzeyel elektromyografi sinyali zayıf, karmaşık ve çevresel gürültülere karşı oldukça hassas bir sinyaldir. Bu çalışmanın ilk aşaması, yüzeyel elektromyografi sinyalinin ölçülmesi amacıyla kullanılan donanımın tasarımını ve uygulamasını içermektedir. Temel olarak cihaz tasarımı, yüzeyel elektromyografi sinyalinin özellikleri ve sinyal kalitesini etkileyen faktörler baz alınarak yapılmıştır. Tezin ikinci amacı ise daha sonraki işlemlerde kullanılmak amacıyla, kaydedilen elektromyografi sinyaline anlam kazandırmaktır. Doğrusal olmayan karakteristik özelliğe sahip olan elektromyografi sinyalinin kullanışlı bir bilgi sunabilmesi için sayısallaştırılması gereklidir. Bu amaçla çeşitli sinyal işleme yöntemleri uygulanmış ve sinyalin karakteristik özellikleri elde edilmiştir. Bu özellikler, çok fonksiyonlu protezlerin kavrayabilme ve tutabilme hareketlerinin sınıflandırılması için seçilmiştir. Tezin bu kısmında, sinyal karakteristiğini belirleyen birçok algoritma uygulanmış ve herbir algoritmanın sınıflandırma methodu altında performansları, başarı yüzdelerine bakılarak karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
This study focuses on the SEMG (surface electromyography) signals that carry the valuable information of the neuromuscular activity of a muscle and are utilized in the man-machine interfaces such as multi-functional prostheses. The SEMG signals measured from four different muscle groups of the forearm are weak, sophisticated and very sensitive to ambient noise. The first stage of this study is hardware design and implementation for the SEMG measurement. The fundamentals of the design are mainly based on the specifications of the SEMG signal and the factors that affect the signal quality. The second purpose of the thesis is applying various methodologies to the recorded SEMG signal to give meaning to its nature to be used in the further processes. The raw EMG signals have nonlinear characteristics and present useful information if they are quantified. For this purpose, various signal processing methods are applied to the SEMG signal to acquire useful information, features. Features of the signal are extracted to be used for classification of prehensile motions of multi-functional prosthetics. In this part, many algorithms that have been employed as feature extraction methods are compared with respect to their classification performance.
Benzer Tezler
- A software library for computerized clinical health decision support system focusing on acoustic respiratory data acquisition and analysis
Solunum ses verilerinin alımı ve analizine dayalı bilgisayarlı klinik sağlık karar destek sistemleri için bir yazılım kütüphanesi
GÜNEŞ HARMAN
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBiyoteknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATAKAN KURT
- Determination of spatial distributions of greenhouses using satellite images and object-based image analysis approach
Nesne tabanlı sınıflandırma yaklaşımı ve uydu görüntüleri kullanılarak seraların mekansal dağılımının belirlenmesi
GİZEM ŞENEL
Doktora
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇİĞDEM GÖKSEL
PROF. DR. MANUEL ANGEL AGUILAR TORRES
- E-burun kullanılarak aynı ve ayrı hasat dönemindeki farklı kalitelere sahip siyah çayların sınıflandırılması
Classification of different quality black tea in the same and separate harvest period using e-nose
ELİF KAZDAL ÖRÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYTEN ATASOY
- Fotoakustik yöntemi ile katı cisimlerde tahribatsız kusur tespiti
Non-destructive defect detection in solid objects using the photoacoustic method
ZEKERİYA BALCI
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET MERT
- Novel methods for microscopic image processing, analysis, classification and compression
Mikroskopik imge işleme, analiz, sınıflandırma ve sıkıştırma için yeni yöntemler
ALEXANDER SUHRE
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. ENİS ÇETİN