EEG işaretlerinin dalgacık analiz yöntemleri kullanılarak yapay sinir ağları ile sınıflandırılması
EEg signal calssification by using wawelet transform and atrificial neural networks
- Tez No: 197467
- Danışmanlar: PROF.DR. KEMAL KIYMIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Eeg, Signal Analysis, Stft, Wavelet Analysis, Artificial Neural Networks
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 101
Özet
KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ MAM ÜN VERS TESFEN B L MLER ENST TÜSÜELEKTR K-ELEKTRON K MÜHEND SL Ğ ANAB L M DALIYÜKSEK L SANS TEZÖZETEEG ŞARETLER N N DALGACIK ANAL Z YÖNTEMLERKULLANILARAK YAPAY S N R AĞLARI LE SINIFLANDIRILMASIHAT CE BATARDANIŞMAN: Prof. Dr. M. Kemal KIYMIKYıl : 2005 Sayfa : 102Jüri : Prof. Dr. M. Kemal KIYMIK: Yrd. Doç. Dr. Abdülhamit SUBAŞI: Yrd. Doç. Dr. A. Serdar YILMAZBu çalışmada EEG işareti gibi durağan olmayan rasgele işaretleri, uyanıklık,uyuklama ve uyku hallerinde gösterdikleri ( hem zaman- genlik domeninde, hem dedalgacık dönüşümü ile elde ettiğimiz zaman-ölçek domeninde gözlemlenen)farklılıklar değerlendirilip yapay sinir ağları kullanılarak bilgisayar destekli birotomatik sınıflandırma yapmak amaçlanmıştır.Elde edilen bulguların grafiklerinden de anlaşılacağı üzere sinir ağınınsınıflandırma probleminde kullanılması başarı ile sağlanmıştır. Sinir ağının öğrenmekatsayısı, aktivasyon fonksiyon değerleri gizli katman sayısı ve gizli katman nöronsayısının değişimlerine göre sinir ağının performansı değişmektedir. Bu değerlerdeneysel sonuçlara göre optimal duruma getirilmiştir.Anahtar Kelimler: Eeg, Sinyal Analizi, Stft, Dalgacık Analizi, Yapay Siniri Ağları
Özet (Çeviri)
UNIVERSITY OF KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ MAMINSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCESDEPARTMENT OF ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERINGMSc THESISABSTRACTEEG SIGNAL CLASSIFICATION BY USING WAVELET TRANSFORM ANDARTIFICIAL NEURAL NETWORKSHAT CE BATARSupervisor: Prof. Dr. M. Kemal KIYMIKYear: 2005, Pages: 102Jury : Prof. Dr. M. Kemal KIYMIK: Assist. Yrd. Doç. Dr. Abdülhamit SUBAŞI: Assis. Prof. Dr. A. Serdar YILMAZIn this study, it was aimed to do an automatic classification supported bycomputer by using artificial neural networks after evaluating differences in alert,drowsy and sleeping conditions (observed in both time- amplitude domain and intime- scale domain we got though wavelet transform ) which are the signsnonstationary and random as EEG signal.As it was understood from the discoveries' graphics which were got, it hadbeen supplied for neural network in using classification problem successfully.neuralnetworks performance has been changing according to the changing of neuralnetworks learning coefficient, activation function values, hidden layer number andhidden layer neuron number. This values had been made optimal according toexperimental results.
Benzer Tezler
- Çeşitli aktiviteler sırasında kaydedilmiş EEG ve EMG işaretlerinin sınıflandırılması
Classification of recorded EEG and EMG signals during various activities
TANER YURDUSEVER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEMEL KAYIKÇIOĞLU
- EEG işaretlerinden bilişsel görevlerin ve müzik dinleme görevlerinin analizi
Analysis of mental and music tasks from EEG signals
EBRU DURMUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
BiyoteknolojiKaradeniz Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURHAN GÜRSEL ÖZMEN
- LabVIEW kullanılarak biyoelektriksel işaretlerin zaman frekans analizi
Time frequency analysis of bioelectrical signals using LabVIEW
SEDA GÜZEL AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TURGAY KAYA
- Bir ve iki boyutlu biyomedikal işaretlerin DCT tabanlı analizi
DCT based analysis of 1D and 2D biomedical signal
FATMA DEMİREZEN YAĞMUR
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
- Elektroensefalografi işaretlerinin makine öğrenme tabanlı sınıflandırılmasında en iyi öznitelik seçiminin araştırılması
Investigation of the best feature selection in the machine learning based classification of electroencephalography signs
SHAMS QAHTAN OMAR OMAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENGİZ TEPE