Chaotic time series based feature extraction to use for determination of balance disorders
Denge sorunlarının tespiti için kaotik zaman serileri tabanlı öznitelik çıkarımı
- Tez No: 559890
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Başlangıç koşullarına karşı duyarlı sistemler olarak tanımlanan kaotik sistemler, günümüzde ekonomiden mühendisliğe, biyomedikalden uzay çalışmalarına kadar geniş bir alanda kullanılmaktadır. Matematiksel modeli yapılamayan ve doğrusal olmayan sistemlerde kaosu analiz edebilmek ve hareketin kestirimi yapabilmek adına belli başlı yöntemler mevcuttur. Bu çalışmada doğrusal olmayan zaman serileri kullanılarak denge hastalıklarına ait problemler belirlenmeye çalışılmıştır. Bu amaçla, ayakta tabanına yerleştirilen kuvvet sensörlerinden ilgili veriler toplanmıştır. İki aşamalı sınıflandırma yöntemi uygulanmış, ilk aşamada sağlıklı bireylerden elde edilen datalar karşılaştırılmış ve benzerlik bulunması hedeflenmiştir. Daha sonra hasta bireylere ait datalar incelenmiş ve sağlıklı bireylerle karşılaştırması yapılmıştır. İkinci aşamada farklı denge hastalıklarına ait bireylerin dataları incelenmiş ve çeşitli analiz yöntemleri kullanılarak farklı hastalıklara ait öznitelikler çıkarılması hedeflenmiştir. Çalışmalarımızda ilk olarak elimizdeki zaman serilerinden optimal zaman gecikmesi ve optimal gömülü boyut tespiti yapılmıştır. Daha sonrasında elde edilen datalar 3 boyutlu faz uzayına aktarılmış, ve çekerlerin görüntüsü incelenmiştir. Faz uzayının sonrasında Poincare haritaları ve boyutsal analizler yapılmış ve Lyapunov üstellerine ait spektrum incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
Chaotic systems, which are described as the systems having sensibility to the initial conditions, are extensively used in a broad area ranging from economics to engineering sciences, from biomedical to space researches. There exist methods to analyze chaos and gives an estimation, which are very helpful for dynamic analyses of systems being nonlinear or cannot be modeled mathemetically based on differential equations. This study focuses on extracting features based on nonlinear time series to describe problems leading to balance disorder. For this purpose, required data is collected from pressure sensors placed at certain locations under the sole. A two-step classification process is projected, where the first step will determine the subject to belong either to“healthy”group or to 'ill'. In order to perform this, firstly the data group of healthy people have been analysed and a similarity has been aimed. Then the data related with patients have been inspected and they have been compared with the healthy people. In the second step we have been searched for the ability of chaotic approach to provide features to define the specific illness. During the study, first of all the optimal delay time and the optimal embedding dimension has been detected. Afterwards, 3-Dimensional phase space have been constructed via the obtained parameters of the given time series, and the shape of the attractors has been visualised. Thereafter the construction of phase space, Poincare maps and dimensional analyses have been performed and the spectrum of Lyapunov exponents have been examined.
Benzer Tezler
- Predictive error compensated wavelet neural networks framework for time series prediction
Zaman serisi tahmini için hata tazminli dalgacık dönüşümlü sinir ağları çerçeve yazılımı
SERKAN MACİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Borsa istanbul (BIST) hisse fiyat değişim yönünün ilişkisel borsa ağı kullanılarak tahmin edilmesi
Forecasting stock price change direction using relational stock market network on borsa Istanbul (BIST)
BİRCAN ERGÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Deep wavelet neural network for spatio-temporal data fusion
Uzamsal-zamansal veri füzyonu içinderin dalgacık sinir ağları
AJLA KULAGLIC
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- New a fuzzy inference system and ensemble method wi̇th parametri̇c t-norm operator for ti̇me seri̇es predi̇cti̇on
Zaman serisi kestirimi için parametrik t-norm operatörlü yeni bir bulanık çıkarım sistemi ve topluluk metodu
SALİH BERKAN AYDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF OYSAL
- Yinelemeli sinir ağları ile sermaye piyasası yön tahmini üzerine bir çalışma
A study on direction prediction of capital markets with recurrent neural networks
MUHİDDİN ÇAĞLAR EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ