Geri Dön

EEG işaretlerinin dalgacık analiz yöntemleri kullanılarak yapay sinir ağları ile sınıflandırılması

EEg signal calssification by using wawelet transform and atrificial neural networks

  1. Tez No: 197467
  2. Yazar: HATİCE BATAR
  3. Danışmanlar: PROF.DR. KEMAL KIYMIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Eeg, Signal Analysis, Stft, Wavelet Analysis, Artificial Neural Networks
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Çeşitli aktiviteler sırasında kaydedilmiş EEG ve EMG işaretlerinin sınıflandırılması

    Classification of recorded EEG and EMG signals during various activities

    TANER YURDUSEVER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TEMEL KAYIKÇIOĞLU

  2. EEG işaretlerinden bilişsel görevlerin ve müzik dinleme görevlerinin analizi

    Analysis of mental and music tasks from EEG signals

    EBRU DURMUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    BiyoteknolojiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NURHAN GÜRSEL ÖZMEN

  3. LabVIEW kullanılarak biyoelektriksel işaretlerin zaman frekans analizi

    Time frequency analysis of bioelectrical signals using LabVIEW

    SEDA GÜZEL AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TURGAY KAYA

  4. Bir ve iki boyutlu biyomedikal işaretlerin DCT tabanlı analizi

    DCT based analysis of 1D and 2D biomedical signal

    FATMA DEMİREZEN YAĞMUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET SERTBAŞ

  5. 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

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CENGİZ TEPE