EMG işaretlerinin kablosuz aktarımı ve otomatik sınıflandırılması: Göz kırpma uygulaması
Wireless transmission and automatic classification of EMG signals: Voluntary eye winking application
- Tez No: 624268
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
EMG sinyali kasların kasılmasın sonucunda oluşan elektriksel aktivasyonun ölçülmesi işlemidir. Bu çalışmada bilinçli göz kırpma hareketleri esnasında göz kapaklarının çevresindeki kaslardan (orbicularis oculi) elde edilen yüzey EMG sinyallerinin gerçek zamanlı kablosuz aktarımı gerçekleştirilip, alıcı ünitede sol göz ve sağ gözden elde edilen işaretlerden faydalanılarak göz kırpma hareketlerinin tespiti otomatik olarak gerçekleştirilmiştir. Belirlenen özniteliklere göre verinin otomatik olarak sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Böylelikle sol veya sağ gözden hangisinde aktivite olduğunun otomatik ve gerçek zamanlı olarak algılanması sağlanmıştır. Kablosuz iletimin tercih edilmesinin sebebi, EMG aktivitesinin taşınabilir bir ünite ile izlenmesinin sağlanmasıdır. Böylelikle engelli bireylere olabildiğince hareket serbestliği kazandırılabilir. Ayrıca, yüzey EMG ölçümünde genel uygulama işaret elde edilecek her bir kas dokusu için bir elektrot grubu kullanımı iken, bu çalışmada tek bir elektrot grubu kullanılarak sol ve sağ göz kapaklarının çevresindeki kaslardan ayrı ayrı işaretler alınması sağlanmıştır. Gerçekleştirilen sistem ve yazılım ile tek kanallı olarak alınan işaretlerden sağ ve sol göz kırpma hareketleri başarılı bir şekilde tespit edilebilmiştir.
Özet (Çeviri)
The EMG signal is the process of measuring the electrical activation resulting from muscles contraction. In this study, real-time wireless transmission of surface EMG signals obtained from the muscles around the eyelids (orbicularis oculi) during voluntary blinking movements was performed and the automatic detection of winking action in the receiving unit was performed by using the signals obtained from the left eye and right eye. The automatic classification of the data according to the specified features was performed. Thus, it is aimed for automatic detection of which of the left or right eye is active. Wireless transmission is preferred because it is possible to monitor EMG activity with a portable unit. In addition, while the general application of surface EMG measurement was the use of one electrode group for each muscle tissue where the signal would be obtained, this study aimed to obtain separate signals from the muscles around the left and right eyelids using only a single electrode group. With the system and software realized, right and left winking actions can be detected successfully from single-channel signals.
Benzer Tezler
- EMG işaretinin elde edilmesi ve kablosuz algılayıcı ağlar ile iletimi
Obtaining the EMG signal and transmitting via wireless sensor networks
EBUBEKİR AKKUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLHAN TARIMER
- Creating a generic hand and finger gesture recognizer by using forearm muscle activity signals
Ön kol kas hareketlerinden oluşan sinyalleri kullanarak el ve parmak işaretlerini tanıyan jenerik bir sistem geliştirme
UMUT DEMİREL
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiModelleme ve Simülasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN HACIHABİBOĞLU
YRD. DOÇ. DR. ELİF SÜRER
- Biyolojik işaretlerin kablosuz iletimi
Wireless transmission of the biological signals
UĞUR FİDAN
Doktora
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NİHAL FATMA GÜLER
- Machine learning techniques for surface electromyography based hand gesture recognition
Yüzey elektromiyografi temelli el jesti tanıma için makine öğrenmesi teknikleri
ENGİN KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- EMG işaretlerinin özniteliklerinin çıkarılması, kNN ve YSA yöntemleri ile sınıflandırılması
Classification of the EMG signal using neural network pattern recognition and kNN algorithm
ÇAĞRI ÇERÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ