Geri Dön

Mekanomiyogram işaretlerinin PCA ve ICA ile analizi

Analysis of mechanomiogram signals with PCA and ICA

  1. Tez No: 485004
  2. Yazar: BAŞAR YEŞİL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMER HALİL ÇOLAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

MMG kas kasılması ile ortaya çıkan sessel veya ivmesel aktivitenin kaydedilmesi işlemidir. Literatürde kas yorgunluğu ve kasın elektriksel aktivitesi ile ilgili çalışmaların geneli EMG odaklı olup, MMG kaynaklı çok fazla çalışma bulunmaktadır. Frekans tanım alanında EMG-MMG korelasyonu ve MMG 'nin analizi ile ilgili bazı çalışmalar bulunmakta ancak zaman tanım alanında MMG'nin analizi ve değerlendirilmesi ile ilgili çalışmalar oldukça sınırlı kalmaktadır. Özellikle kas yorgunluğu, hareket analizi ve modellemesi ve hareket sınıflandırması konularında her yeni öznitelik verisinin elde edilmek istenen sonuçların ve model performanslarının başarısını arttıracağı göz önüne alındığında MMG verisinin zaman tanım alanındaki analizleri oldukça büyük önem arz etmektedir. Bu tezde, kasın harekete bağlı ivmelenmesi sonucunda oluşan elektriksel işaretlerden MMG verilerini PCA ICA yöntemlerini kullanarak detaylı olarak incelemek ve buradan elde edilecek değerlere bağlı olarak MMG nin kas yorgunluğu ile olan ilişkisini tanımlamak amaçlanmıştır.

Özet (Çeviri)

MMG is the process of recording vocalic or accelerating activity which occurs by muscle contraction. Studies in the literature on muscle fatigue and muscle electrical activity are general EMG-focused, and there aren't many studies of MMG. There are some studies on EMG-MMG correlation and MMG analysis in the frequency domain, but studies on the analysis and evaluation of MMG in the time domain have been limited. The time domain analysis of MMG data is of great significance, especially considering that muscle fatigue, motion analysis and modeling, and movement classification will increase the success of each new attribute data to be achieved and model performance. In this thesis, it is aimed to investigate the MMG data from the electrical signals generated by the muscle-induced acceleration, using PCA ICA methods, and to define the relation between MMG and muscle fatigue according to the values obtained from this.

Benzer Tezler

  1. Evaluation of muscle fatigue using surface electromyogram and mechanomyogram signals

    Yüzey elektromiyogram ve mekanomiyogram sinyaleri kullanılarak kas yorgunluğunun değerlendirilmesi

    KEZBAN COŞKUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFatih Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞÜKRÜ OKKESİM

  2. Dinamik kasılmalarda kas yorgunluğunun elektromiyogram ve mekanomiyogram ölçümleri ile analizi

    The analysis of muscle fatigue in dynamic contractions with the measurements of electromyogram and mechanomyogram

    GÜRKAN BİLGİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilim ve TeknolojiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ETEM KÖKLÜKAYA