Geri Dön

Uyanıklık seviyesinin kestiriminin DSP tabanlı olarak gerçekleştirilmesi

DSP based implementation of alertness level estimation

  1. Tez No: 275440
  2. Yazar: HÜSEYİN ACAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET AKIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dicle Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Günlük aktivitelerin devam ettirilebilmesi için, her gün belirli bir süre uyunması gerekmektedir. İnsan, ömrünün yaklaşık üçte birini uykuda geçirmekte ve uyku bu yönüyle yaşam için vazgeçilmez bir ihtiyaç olmaktadır.Bu çalışmanın amacı, insanların uyku-uyanıklık seviyesinin DSP tabanlı olarak beyinden elde edilen elektriksel işaretlerden tespit edilmesidir.Bu amaç doğrultusunda, sağlıklı 8 kişiden alınan EEG işaretleri 5'er saniyelik bölütler şeklinde uzman hekim yardımıyla uyanık, uyuklama ve uyku işaretleri olarak ayrıştırılmıştır. Elde edilen bu EEG bölütlerine Ayrık Dalgacık Dönüşümü uygulanarak bunlara ait dalgacık katsayıları (öznitelik vektörleri) elde edilmiştir. Daha sonra öznitelik vektörlerinin boyutları istatistiksel işlemler uygulanarak küçültülmüş ve çok katmanlı sinir ağının giriş öznitelik vektörleri olarak kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemi, tasarlanan Simulink modelinin TMS320C6713 DSK üzerinde çalıştırılması ile deneysel olarak yapılmıştır.Önerilen modelin toplam sınıflama doğruluğu, uyanıklık seviyesinin sınıflandırılmasında geliştirilen modelin kullanılabileceğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

To keep on the daily activities, human being need to sleep a certain time everyday. Human spend about one third of his life in sleep and so that sleep is indispensable necessary for life.The aim of this study is estimating the sleep-alertness level from electrical signals taken from brain as DSP based.For this aim, EEG signals taken from 8 healthy subjects were separated as alert, drowsy, and sleep signals in the form of 5 s epochs with the aid of expert doctor. The wavelet coefficients (feature vector) of each EEG signals were obtained by using Discrete Wavelet Transform. Statistical operations were applied to reduce size of feature vectors and obtained vectors were used as input feature vectors of multilayer neural network. The designed Simulink model for classification process was run on TMS320C6713 DSK.The total classification accuracy of proposed model showed that the developed model can be used in the classification of alertness level.

Benzer Tezler

  1. EEG ve EKG işaretlerinden örüntü tanıma uygulamaları ve karşılaştırılması

    Applications and comparison of pattern recognition from EEG and ECG signals

    ABDULNASIR YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA POYRAZ

  2. Dinlenim durumu ve uyarana bağlı fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme ile bağlam ve yeniliği temsil eden nöral aktivitelerin incelenmesi

    Investigation of neural activity representing context and novelty with resting state and event-related functional magnetic resonance imaging

    GÖRKEM ALBAN TUNCA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Üniversitesi

    Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER DEMİRALP

  3. EEG sinyalleriyle uyuklama seviyesinin modern yöntemlerle kestirimi

    Determining of doze level analysing EEG signals by modern methods

    MUHİTTİN BAYRAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET AKIN

  4. Uyku apne sendromlu hastalarda serum bakır ve çinko düzeylerinin belirlenmesi

    Serum zinc and copper level determination in sleep apnea patients

    AKIN AKYÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    BiyokimyaMarmara Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKAN YURDUN

    DOÇ. DR. ZERRİN PELİN

  5. Narkolepsiye özgü otoantikorların immünopresipitasyon ve kütle spektrofotometre ile tanımlanması ve validasyonu

    Identification and validation of narcolepsy-spesific autoantibodies with immunoprecipitation and mass spectrophotometry

    HANDE YÜCEER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Nörolojiİstanbul Üniversitesi

    Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEM İSMAİL KÜÇÜKALİ