An HMM-PCA approach for EEG-based brain computer interfaces (BCIs)
EEG tabanlı beyin bilgisayar arayuzleri için HMM-PCA Yaklaşmı
- Tez No: 309380
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BARAN ÇÜRÜKLÜ, YRD. DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Elektroensefalogram (EEG) tabanlı Beyin-Bilgisayar arayüzü (BBA) sistemleri uygulamalı nörozyoloji alanındaki yeni gelişmelerden biridir. Bu sistemler EEG analiz yöntemleri ve bilgi teknolojileri alanındaki gelişmeler ile EEG sinyalinin psikofiziksel özelliklerinin daha iyi anlaşılmasıyla mümkün hale gelmektedirler. BBA sistemleri beyinden dış dünyaya, çevresel sinir sistemini kullanmadan, doğrudan bir bilgi akışı sağlamayı amaçlar. Bu amaca ulaşılabilmesi için etkili sinyal işleme ve örüntü tanıma tekniklerine gerek vardır.Bu tezde, saklı Markov modelleri (HMM) üzerine kurulu bir yaklaşım önerdik ve yaklaşımımızın etkinligini genel kullanıma açık bir veri kümesi ve kendi laboratuvarımızda topladığımız veriler üzerindeki deneysel sonuçlar ile gösterdik.Hareketin zihinde canlandırılması deneylerinden elde edilen iki ve dört sınıflı EEG verilerden kestirilen özbağlanımlı parametrelere (AR) dayalı öznitelikleri temel bileşen analizi (PCA) tabanlı boyut indirgeme ile birlikte kullandık ve elde ettiğimiz boyutu indirgenmiş öznitelikleri HMMler kullanarak sınıflandırdık. Elde ettiğimiz sonuçlar daha önce yapılmış HMM tabanlı BBA sınıflandırıcıları ve Mahalanobis mesafesi sınıflandırıcısı ile karşılaştırdık.
Özet (Çeviri)
Electroencephalography (EEG) based Brain-Computer Interface (BCI) systems are a new development in the field of applied neurophysiology. This new approach has been made possible thanks to progress in EEG analysis and in information technology which has led to a better understanding of psychophysical aspects of the EEG signals. BCI systems enable information flow from the brain directly to the outside world. For widespread use of brain signals for such objectives, effective signal analysis and pattern recognition techniques are needed.In this thesis, we have developed a new technique based on hidden Markov models, and have demonstrated the effectiveness of our algorithms both on a standard dataset and on the data that we have collected in our laboratory.We have used HMMs with AR features combined with PCA to classify two and four class single trial EEG data recorded during imagination of motor actions type of BCI experiments. Results were compared with previous HMM based BCI classifiers and Mahalanobis distance classifier fed with two different state-of-theart EEG features.
Benzer Tezler
- Yere nüfuz eden radar görüntülerinde morfolojiık bileşen analizi yöntemi ile kargaşa giderme
Clutter reduction in ground penetrating radar images using morphological component analysis
EYYUP TEMLİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN ERER
- Gesture recognition and customization on textile-based pressure sensor array
Tekstil tabanlı basınç sensörü dizisinde hareket algılama ve kişiselleştirme
İLKNUR ÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- A comparative study on the effectiveness of gabor wavelet on common face recognition methods
Gabor Wavelet'in ortak yüz tanımlanması yöntemleri üzerine etkinliğine ilişkin karşılaştırmalı inceleme
ENJI ISSA ZAINALABDIN ASSAFLY
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM KARAHOCA
- Örüntü tanıma yöntemleri kullanarak konuşmacı bağımlı ayrışık sözcük tanıma
Speaker dependent isolated word recognition using pattern recognition techniques
BETÜL KESKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜL SALOR DURNA
- Bootstrapping a speech recognition system bu using sliding video text recognition
Video kayan yazı tanıma kullanılarak konuşma tanıma sistemi eğitimi
TEMUÇİN SOM
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT SARAÇLAR