Geri Dön

Biyomedikal işaret işlemede kalman filtre kullanımı

Using kalman filter in biomedical signal processing

PDF İndir

  1. Tez No: 563930
  2. Yazar: MURAT VARUL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERHAN ERGÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Biyomedikal işaretler, Kalman filtre, Sinyal-gürültü oranı, İşaret işleme, Biomedical signals, Kalman filter, Signal-noise rate, Signal processing
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İşaretler, hayatı kolaylaştırmak amacıyla sorunların tespit edilmesi ve çözülmesi işlemlerinde sıklıkla kullanılmaktadır. Biyomedikal işaretler ise vücuttan alındığı yerin aktivitelerini temsil etmek için kullanılmaktadır. Biyomedikal işaretler, tıbbi anormallik durumunu tespit etmede önemli rol oynamaktadır. Bu yüzden biyomedikal işaretlerin elde edilmesi esnasında oluşabilecek bir gürültü problem teşkil edecektir. Gürültü, günlük yaşamda her alanda bulunabilen istenmeyen ya da rahatsız edici ses olarak tanımlanmakta olup biyomedikal işaretlerde de kendini gösterebilmektedir. Dolayısıyla doğru tıbbi kararın verilmesi için biyomedikal işaretlerde oluşmuş gürültünün temizlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada EMG biyomedikal işaretleri üzerine eklenen beyaz ve rastgele gürültülerin bastırılması işlemi gerçekleştirilmiştir. Herhangi bir frekans aralığını temsil etmeyen bu gürültü türlerinde tepki aralığı daha geniş olan Kalman filtresi tercih edilmiştir. Kaynak işaret olarak UCI veri tabanında yer alan fiziksel durum EMG veri setindeki işaretler alınmıştır. Gürültü fonksiyonu olarak da tüm işaretlere beyaz gürültü ve rastgele gürültüler bindirilmiştir. Böylelikle EMG işaretleri orijinal durumundan çok daha farklı bir işarete dönüştürülmüştür. Elde edilen bu gürültülü EMG işaretleri üzerinde Kalman filtresi ile gürültü bastırma işlemleri yapılmıştır. Yapılan çalışmanın başarımı, grafiksel gösterimler ve SNR tabloları ile sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Signals are often used to detect and solve problems for the purpose of making the life easier. Biomedical signals are used to represent the activities of the body. Biomedical signals play an important role in detecting medical abnormalities. Therefore, a noise that may occur during the obtaining of biomedical signals will be a problem. Noise is defined as an unwanted or disturbing sound that can be found in every area of daily life and can also be seen in biomedical signals. Thus, the noise comprised of in the biomedical signal should be removed in order to make the right medical decision. In this study, suppression of white and random noise on the EMG biomedical signal is performed. Kalman filter having a wider response range is preferred in these types of noise that do not represent any frequency range. The physical state EMG dataset in the UCI database is taken as the input signal. White noise and random noise are added to all signals as noise functions. Hereby, EMG signals have been converted to a very different signal from the original state. Noise suppression is performed with Kalman filter on these noisy EMG signals. The performance of the study is presented with graphical representations and SNR tables.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    769827

    Modeling spike-band extracellular background activity using Johnson's SU distribution

    Aksiyon potansiyeli bandındaki hücre dışı arka plan etkinliğinin Johnson SU dağılımı kullanılarak modellenmesi

    MELİH YILMAZ ÖGÜTCEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT OKATAN

  2. Tez No

    467105

    Detection of human vital signs through obstructive barriers using UWB GPR

    Engel arkası hayati bulguların geniş bantlı yere nüfus eden radar ile tespiti

    CANSU BÜYÜKHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ

    YRD. DOÇ. DR. SAEID KARAMZADEH

  3. Tez No

    884898

    Improving self-attention based transformer performance for morphologically rich languages

    Morfolojik açıdan zengin diller için öz dikkat tabanlı dönüştürücü performansının iyileştirilmesi

    YİĞİT BEKİR KAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ

  4. Tez No

    946237

    Preparation and characterization of carbon quantum dot- based composite thin films

    Karbon kuantum nokta esaslı kompozit ince filmlerinin hazırlanması ve karakterizasyonu

    RAMAZAN FERHAT ERDEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDEN BEYHAN

  5. Tez No

    827867

    Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques

    Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    AHAMADI ABDALLAH IDRISSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

Geri Dön