Geri Dön

Time-frequency and time-scale analysis of non-stationary biomedical signals

Durağan-olmayan biyomedikal işaretlerin zaman-sıklık ve zaman-ölçek analizi

  1. Tez No: 361011
  2. Yazar: GÖRKEM SERBES
  3. Danışmanlar: PROF. DR. YASEMİN P. KAHYA, PROF. DR. HALİL ÖZCAN GÜLÇÜR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 132

Özet

Fourier dönüşümü (FD) çözümlenen işaretin durağan olduğunu varsayar; bu nedenle de genelde, durağan-olmayan biyomedikal işaretlerin çözümlenmesi için uygun değildir. Bu eksikliği aşmak için, FD'yi, işaretin durağan kabul edilebileceği kısa zaman pencereleri içerisinde uygulayabiliriz. Fakat, bu Kısa Zamanlı FD ciddi bir zaman-frekans değiş-tokuş ikilemine yol açar. Son zamanlarda durağan-olmayan işaretlerin işlenmesi için farklı iyileştirilmiş zaman-sıklık (ZS) çözümleme teknikleri geliştirilmiştir. Bu tezde, durağan olmayan iki biyomedikal işareti, akciğer-ses ve kan-akış işaretlerini ele aldık ve birinciden çıtırtı ikinciden de emboli tespiti yapan yeni ve etkili sistemler önerdik. Çıtırtı tespit sisteminde, gürültü-arındırmada çift ağaç karmaşık dalgacık dönüşümü (ÇAKDD) ve öznitelik çıkarımında çeşitli pencereler/dalgacıklar ile gerçekleştirilmiş zaman-sıklık/ölçek çözümlemesi kullanılmıştır. Ultrason işaretlerinden emboli tespit eden sistemde ise, ileri ve geri akış işaretleri FD, ayrık dalgacık dönüşümü (ADD) ve ÇAKDD kullanılarak işlenmiştir. Elde edilen katsayıların boyutu Temel Bileşen Analizi kullanılarak azaltılmış ve bu yeni ileri ve geri yönlü öznitelikler, işaretin sınıfının emboli, benek veya artifakt olup olmadığının tahmininde kullanılmıştır. Geleneksel ADD'nin diyadik ZS dilimlenmesi embolik işaretlerin işlenmesi için uygun değildir. Ayrık dalgacık paket dönüşümü (ADPD) ile ZS düzlemi esnek biçimde örneklenebilir. Bundan dolayı, quadrature işaretleri (Qİ) işlerken aynı zamanda yön bilgisini elde etme yetisine sahip ve var olan yöntemlere göre daha az işlemsel karmaşıklığı olan yeni bir yönlü ADPD önerilmiştir. Son olarak, diyadik-ADD'nin yetersiz sıklık çözünürlüğü, yoğun sıklık örtüşmesi ve zaman kaymalarına aşırı duyarlılık gibi eksikliklerini gidermek için, oransal örnekleme faktörlerine sahip süzgeç-banklarını kullanan ve doğrudan Qİ'e uygulanabilen yeni bir yönlü ADD önerilmiştir.

Özet (Çeviri)

Fourier transform (FT), which assumes that the analyzed signal is stationary, is not entirely appropriate to analyze biomedical signals since they are in non-stationary nature. To overcome this drawback, FT can be applied over short-windows of time within which the signal can be considered to be stationary. However, this short-time Fourier transform is hampered with a serious time-frequency (TF) trade-off dilemma. Recently, a number of different TF analysis techniques has been developed that provide improved TF resolution. In this dissertation, we consider two strongly non-stationary biomedical signals, lung sound and blood-flow signals, and propose novel and effective systems for the detection of crackles from the former and emboli from the latter. The crackle detection system uses the dual tree complex wavelet transform (DTCWT) for denoising and time-frequency/scale analysis with various windows/wavelets for feature extraction. The emboli detection system processes forward and reverse flow signals using FT, discrete wavelet transform (DWT), and DTCWT. Dimensionality of the extracted coefficients is reduced using Principal Component Analysis, and the new features are used for predicting whether a signal is emboli, speckle or artifact. Since the dyadic TF tiling of classical DWT is not appropriate for processing embolic signals, and since the discrete wavelet packet transform (DWPT) can adaptively decompose the TF axis, we also propose a directional complex DWPT for mapping directional information while processing quadrature signals (QSs). This method has significantly less computational complexity than the existing methods. To overcome the poor frequency resolution, severe frequency aliasing and lack of shift-invariance drawbacks of the DWT, we also propose a novel directional complex DWT. It consists of filter-banks with rational sampling factors and can be applied directly to QSs.

Benzer Tezler

  1. Dalgacıklar ve elektrik mühendisliğindeki uygulamaları

    Wavelets and application to electrical engineering

    EMİNE AYAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Tesisleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZER ÇİFTÇİOĞLU

  2. Elektrik motorlarında rulman arızalarının oluşumu ve titreşim işaretlerinin spektral analizi ile arıza tanısı

    Bearing damage detection and fault diagnosis using the spectral analysis methods for motor vibration signal

    SERKAN SOYARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Bölümü

    DOÇ.DR. SERHAT ŞEKER

  3. Ses işaretlerinin analizinde kısa zamanlı fourier ve dalgacık dönüşümlerinin uygulamaları

    Applications of short time fourier and wavelet transforms to the analysis of speech signals

    BİROL KESKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞEREF NACİ ENGİN

  4. Kalp seslerinin analizi ve yapay sinir ağları ile sınıflandırılması

    Analysis of heart sounds and classification of by using artificial neural networks

    ÖZGÜR SAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ZÜMRAY DOKUR ÖLMEZ

  5. Dalgacık dönüşümünün fourier dönüşümü ile karşılaştırılması ve uygulama

    Comparison of wavelet transform and fourier transform and its applications

    ESRA TÜZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KENAN YÜCE ŞANLITÜRK