EMG işaretleri kullanılarak yorgunluk seviyelerinin neuro-fuzzy ve ysa ile sınıflandırılması
Level of fatique EMG signals classification by using neuro-fuzzy and artifical neural networks
- Tez No: 252534
- Danışmanlar: PROF. DR. M. KEMAL KIYMIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- 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: 92
Özet
Bu çalışmada EMG işareti gibi durağan olmayan rasgele işaretler Fourier analizi gibi klasik yöntemlerle analiz edilemediklerinden dolayı, EMG işaretlerinin kısa süreli Fourier analizi ile zaman-frekans analizlerinin yapılarak işaretin öznitelikleri çıkarılmıştır.Elde edilen bu öznitelikler YSA ve Neuro-Fuzzy mimarisi ANFİS sistemlerde giriş olarak kullanılarak EMG işareti yorgunluk seviyelerine göre MATLAB 7.1 yazılım ortamında sınıflandırma yapmak amaçlanmıştır.Elde edilen bulguların grafiklerinden de anlaşılacağı üzere ANFİS yapısının YSA'ya göre sınıflandırma probleminde kullanılması daha başarılı olmuştur.Sinir ağının öğrenme katsayısı, aktivasyon fonksiyon değerleri gizli katman sayısı ve gizli katman nöron sayısının değişimlerine göre sinir ağının performansı değişmektedir.Bu değerler deneysel sonuçlara göre en uygun duruma getirilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, EMG signal such as non-stationary random signal's attributes was established by short-term Fourier analysis of EMG signal analysis with the time-frequency signal attributes that can not analysis with Fourier analysis with tradiditional methods.Obtained from these attributes classified according to the level of fatique EMG signal in MATLAB 7.1 with using as input in ANFİS system that YSA and Neuro-Fuzzy architecture.The results can be understood from the graph, according to YSA structure of ANFİS used in the classification problem has been more successful.Performance of the neural network varies accordig to the neural network learning coeffient, activationfunction values, the number of hidden layers and hidden layer varies according to the variations in the number of neurons.Experimantal results show that these values ar cambined into the most appropriate cases.
Benzer Tezler
- E-health kalkan ve Arduino kullanılarak çoklu fizyolojik işaretlerin bilgisayar ortamında görüntülenmesi
Viewing multiple physiological signs in computer system using e-health shield and Arduino
HASAN DİNÇER EKMEKCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAfyon Kocatepe Üniversitesiİnternet ve Bilişim Teknolojileri Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UÇMAN ERGÜN
- Dirsek üstü kol protezinin Y.S.A. kullanılarak DSP tabanlı bir devre ile gerçek zamanda kontrolü
Upper extremity arm prostheses's real time control using A.N.N. with a circuit based on DSP
CAN BÜLENT FİDAN
Doktora
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. HALİT PASTACI
- EMG işaretlerinin sınıflandırılması ve öbekleştirilmesi
Classification and clustering of EMG signals
MÜCAHİD GÜNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET ALKAN
- Polisomnografi işaretleri kullanılarak yapay sinir ağları ve uyarlamalı sinirsel bulanık mantık sistemi ile uyku ve uyku apnesinin skorlanması
Sleep and sleep apnea scoring with artificial neural networks and adaptive-network-based fuzzy inference systems using polysomnography signals
OSMAN AYDOĞAN
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KERİM GÜNEY
- EMG sinyallerinin yapay sinir ağı kullanılarak sınıflandırılması
Classification of EMG signals using artificial neural network
SABRİ KOÇER
Doktora
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NİHAL FATMA GÜLER