Geri Dön

Investigation of feature extraction methods for EEG signal processing

EEG sinyal işlemi için özellik ekstraksiyon yönteminin incelenmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 509252
  2. Yazar: DINDAR ISSA SAEED
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET ÇINAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 48

Özet

Günümüzde bilgisayar ile alakalı birçok alanda kullanılan insan ve bilgisayar arasındaki iletişim, beyin bilgisayar arayüzü (BCI) tekniği gibi yöntemler kullanılarak, klavye veya fare ihtiyacından uzaklaşacak şekilde belgelenmektedir. Beyin çok karmaşık ve düzenli şekilde çalışan bir cihaz olduğu için, buradan yayılan sinyaller çok çeşitlidir. Bundan dolayı, Elektroensefalografi (EEG) gibi daha ucuz ve kullanımı daha kolay olan çeşitli tipler olarak sınıflandırılan (EEG) sinyalleri bu araştırma için seçilmiştir. BCI tekniği üzerinde (EEG) sinyallerini kullanabilmek için sinyal işleme sürecinde birkaç aşamaya ihtiyacımız vardır ve bu süreçteki en önemli adım olan özellik çıkarma tekniği için çeşitli özellik çıkarma tekniklerinden birkaçı olan, Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT), Dalgacık Dönüşümü (WT), Özvektörler, Zaman-Frekans Dağılımları ve Otoregresif Metot (AR) gibi yöntemlerden faydalanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, beyin bilgisayar arayüzünün nasıl olduğunu, önemli kullanım şekillerinin neler olduğunu ve bunları nasıl kullanabileceğimizi açıklamaktayız ve ayrıca (EEG) sinyallerini ve özellik çıkarım yöntemlerini (BCI) belirtmekteyiz.

Özet (Çeviri)

Today, in view of human on the computer in most fields, communication has to be documented between human and computer to farther to be done by keyboard or mouse, like brain computer interface (BCI) technique. Since the brain is a very complicated and accurate device, signals emitted from it are different. on that, the signals classed into several types like Electroencephalography (EEG), the cheaper and easiest to use, and from this point, the (EEG) was chosen in this research. To be able to use the (EEG) for BCI technique we need to several steps for signal processing, and the most important step in this process is feature extraction technique, as for feature extraction technique, it can be done by a variety types of methods like Fast Fourier Transform (FFT), Wavelet Transform (WT), Eigenvectors, Time-Frequency Distributions, and Autoregressive Method(AR). In this thesis, we explained what is brain computer interface and for what it's important uses and how we can use, and also we have explained (EEG) signals and feature extraction methods uses to (BCI).

Benzer Tezler

  1. Tez No

    657899

    Motor imge tabanlı beyin bilgisayar arayüzü sistemlerinde ön işleme yönteminin sınıflandırma performansına etkisinin araştırılması

    Investigation of the effect of preprocessing method on classification performance in motor imagery based brain computer interface systems

    EDA DAĞDEVİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyoistatistikErciyes Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT TOKMAKÇI

  2. Tez No

    870683

    Ön kol bükme egzersizi ve hayal edilmesi sırasında oluşan elektro fizyolojik yanıtların gözetimli öğrenme teknikleri ile incelenmesi

    Investigation of electrophysiological responses during forearm curl exercise and its imagery using supervised learning techniques

    ENES ÜRKMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    SporMarmara Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADİL DENİZ DURU

  3. Tez No

    845579

    Investigation of the effects of statistically significant features on the classification of EEG-based motor imagery tasks

    İstatiksel anlamlı özniteliklerin EEG tabanlı motor hayali görevlerin sınıflandırmasındaki etkisinin araştırılması

    MÜRŞİDE DEĞİRMENCİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mühendislik Bilimleriİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Biyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YALÇIN İŞLER

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ KEMAL YÜCE

  4. Tez No

    818906

    Elektroensefalografi işaretlerinin makine öğrenme tabanlı sınıflandırılmasında en iyi öznitelik seçiminin araştırılması

    Investigation of the best feature selection in the machine learning based classification of electroencephalography signs

    SHAMS QAHTAN OMAR OMAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CENGİZ TEPE

  5. Tez No

    857995

    Otomobil sürücülerinin farklı trafik ve yol koşullarındaki bilişsel yüklerinin araştırılması

    Investigation of drivers' cognitive loads in different traffic and road conditions

    HİLAL ATICI ULUSU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜLİN GÜNDÜZ

Geri Dön