Protez denetimi için elektromiyografi (EMG) de örüntü tanıma
Pattern recognition on electromyography for prosthesis control
- Tez No: 224135
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ENGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
Deri yüzeyinden alınan elektromiyografik (EMG) işaretler çeşitli uygulamalarda kullanılır. Klinik teşhis, fonksiyonel elektriksel uyarı ve protez kontrol bunlardan birkaçıdır. Çalışmadaki analiz ile protez kol kontrolünün fonksiyonelliğinin arttırılması ve kolaylaştırılması amaçlanmaktadır.Çalışmamızda; kol kaslarından alınan altı farklı el ve bilek hareketi grubuna ait, iki farklı kas grubundan (alt ön kol, yan ön kol) toplanan; iki kanallı elektromiyografik (EMG) işaretlerin, bant geçiren filtreden geçirilip yarı yarıya örtüşmeli pencereleme yapılarak bölütlere ayrılması sağlanmıştır.Kas hastalığı olmayan sekiz farklı kişiden alınan EMG işaretlerinin bölütleri için öznitelikler çıkartılmıştır. Çıkartılan öznitelikler; Parzen, K-En Yakın Komşu, Kmeans, En Yakın Komşu , Yapay Sinir Ağı, Doğrusal Ayırım Analizi (LDA) sınıflandırıcılarına sokulup, altı farklı hareketi en doğru biçimde ayırt edebilecek sınıflandırıcının seçilmesi amaçlanmıştır. Analiz sonucunda istatiksel tabanlı sınıflandırıcı olan Doğrusal Ayırım Analizi'nin en hızlı ve doğru biçimde sınıflandırdığı tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The EMG signal, recorded at the surface of the skin, has been used in many applications, such as clinical diagnosis, controlling to assistive devices and functional electrical stimulation. This work seeks to improve the functionality and ease of control of upper-limb prosthesis using EMG.In our work, six different classes of hand and wrist motions has been performed by the subjects. EMG signals were collected by two different muscle groups (2 channel). Two channel EMG signals prefiltered with 10-500 Hz bandpass filter. Hamming window of length 64 points with an overlap of %50 has been applied to generate segmented data.Time-Domain features were extracted from EMG segmented data. These extracted features were put into six different classifiers (Parzen, K-Nearest Neighbor, Kmeans, Nearest Neighbor, Linear Discriminant Analysis, Artificial Neural Network) in oder to obtain efficient separable classes. Classification accuracy were compared for these classifiers. LDA based classifier demonstrated greater accuracy than the other classifiers.
Benzer Tezler
- Fractal modeling of surface electromyography (EMG) signals for EMG pattern recognition by artificial neural networks
Yüzeyden kaydedilen elektromiyografik (EMG) sinyallerin yapay sinir ağları ile örüntü tanıma amaçlı modellenmesi
MEHMET EYLEM KIRLANGIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Tıbbi BiyolojiBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. AYKUT SÜMER
- Protez elin değişken hızla denetimi: Donanım ve tasarımı
Variable speed control of hand prostheses: Hardware and design
MEHMET SERDAR ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
BiyomühendislikOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. İLYAS EMİNOĞLU
- Object grasping of an emg-controlled prosthetic hand by visual feedback
Emg denetımlı protez elde görsel gerıbesleme ıle nesne kavrama
AHMAD SOLIMAN MASRI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TOLGAY KARA
- Çok işlevli mayoelektrik protez el ve kolun denetimi için gerekli algoritmik işaret işleme altyapısının geliştirilmesi
Algorithmic signal processing substructure improvement needed for control of multi functional myoelectric prosthesis hand and arm
ALİ EKBER ÖZDEMİR
Doktora
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLYAS EMİNOĞLU
- Mayoelektrik protez elin yapay zeka metotları kullanılarak gerçek zamanlı olarak denetlenmesi
Real - time control of myoelectric prothesis hand using computational intelligence methods
GÖKHAN KAYHAN
Doktora
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLYAS EMİNOĞLU