Geri Dön

Koldan alınan EMG sinyalleri ile uzaktan kontrollü sistemlerin kullanılmasına yönelik uygulama geliştirilmesi

Developing an application for enabling use of remote controlled systems with EMG signals received from

  1. Tez No: 546076
  2. Yazar: FATİH GÖKÇE
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT ATİLA
  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: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 102

Özet

Bu tez çalışmasında bilek hareketleri sonucunda ortaya çıkan ve ön koldan alınan Elektromiyografi (EMG) sinyalleri ile bir sistemin kontrol edilebilmesi için matlab üzerinde bir uygulama geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu MATLAB uygulamasında, Önerilen 5 bilek hareketi için EMG sinyallerinin sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Ayrıca bu yapılan çalışma ile el ampütasyonu olan bireyler için, protez kol kontrolü ya da uzaktan herhangi bir sistemin yönetilmesi için bir model sunulmuştur. EMG sinyalleri Myo Armband denilen akıllı kol bandı ile 50 denek üzerinden elde edilmiştir. Bu deneklerden elde edilen ham EMG sinyalleri üzerinde sinyal işleme aşamaları gerçekleştirilerek ve zaman alanındaki özellikler kullanılarak özellik matrisleri oluşturulmuştur. EMG sinyallerini sınıflandırma işlemi için Yapay Sinir Ağları (Multi Layer Perceptron) Makine Öğrenmesi yöntemi kullanılmıştır. Toplam 50 denekten alınan 5 bilek hareketi EMG sinyalleri verileri çapraz doğrulama yöntemi kullanılarak YSA tarafından eğitilmiş ve sınıflandırılmıştır. Farklı EMG sinyali öznitelik grupları ve farklı sınıflandırma yöntemleri arasında karşılaştırma yapılarak sonuçlar değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to develop an application on MATLAB in order to control a system by means of electromyography (EMG) signals received with wrist movements. Also, the classification of EMG signals for specific 5 wrist movements on MATLAB is developed. Besides, a model is offered for individuals having hand amputation to enable them to operate any system remotely or using a prosthetic arm. The EMG signals are collected by a smart armband called Myo Armband from 50 subjects. Signal processing steps and time domain features on these raw EMG signals are used to compose the feature matrixes. In order to process the EMG signal classification Artificial Neural Network (Multilayer Perceptron), the method of Machine Learning is employed. 5 wrist movements from 50 subjects are trained and classified with ANN by using the method of cross validation of data from EMG signals. The results are evaluated after the comparison between different EMG signals feature sets and different classification methods.

Benzer Tezler

  1. Classification of EMG signals using convolutional neural network

    Konvolüsyonel sinir ağını kullanarak EMG sinyallerinin sınıflandırılması

    KAAN BAKIRCIOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NALAN ÖZKURT

  2. EMG (elektromiyografi) kontrollü protez kol tasarımı

    EMG controlled prosthetic arm

    KADİR ŞENLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    BiyomühendislikDokuz Eylül Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL UYAR

  3. Değişen kol pozisyonlarında ön koldan ölçülen SEMG sinyalleri ve ataletsel veriler kullanılarak el hareketlerinin sınıflandırılması

    Classification of hand movements by using sEMG signals measured from forearm in different arm positions

    EMRE PARLAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ULVİ BAŞPINAR

  4. EMG işaretlerinin sınıflandırılması ve öbekleştirilmesi

    Classification and clustering of EMG signals

    MÜCAHİD GÜNAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET ALKAN

  5. Dilsizler için konuşmaya yardımcı sistemler

    Support systems for speaking of verbally impaired persons

    EBRU AKALP KUZU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. MEHMET KORÜREK