Trigonometrik dönüşüm esaslı öznitelikler ile eeg işaretlerinden stres kaynağının tespit edilmesi
Identification of stress source from eeg signals with trigonometric transformation based features
- Tez No: 795731
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖNDER AYDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Stres uzun yıllardır insanların günlük yaşantısı, ofis ortamı ve aile hayatı gibi birçok farklı durumda tetiklenerek maruz kaldıkları ve bunun sonucunda insan vücudunun zihinsel, fiziksel ve psikolojik tepkiler gösterdiği bir durumdur. Stresin erken tespitinin yapılarak tedavi sürecine başlanılamadığı durumlarda kalp krizi, inme ve depresyon gibi birçok farklı hastalığın görülme riski oldukça fazladır. Bu sebeple birçok araştırmacı anketler, hormonal testler ve fizyolojik sinyaller kullanarak stresin erken tespiti üzerine çalışmalar gerçekleştirmektedir. Yapılan çalışmaların büyük bir çoğunluğunda görüldüğü üzere stres yaklaşımları gevşeme durumu ile kıyaslanmaktadır. Bu tez çalışmasında stres yaklaşımının gevşeme durumuna göre kıyaslanmasından daha zor bir problem olarak kabul edilen farklı stres kaynaklarının birbirleri ile sınıflandırılması üzerine çalışılmıştır. 40 katılımcının 3 farklı stres kaynağı süresince kaydedilen EEG verilerinin öznitelikleri yaygın trigonometrik dönüşüm fonksiyonları ve önerilen trigonometrik dönüşüm fonksiyonları kullanılarak oluşturulmuştur. 3 farklı stres kaynağı ikili alt sınıflandırma problemlerine ayrılarak 4 farklı sınıflandırma algoritması ile sınıflandırılmış ve birbirleriyle kıyaslanmıştır.
Özet (Çeviri)
Stress is a condition that people have been exposed to for many years, triggered in many different situations such as daily life, office environment, and family life, and as a result, the human body shows mental, physical, and psychological reactions. In cases where stress cannot be detected early and the treatment process cannot be started, the risk of many different diseases such as heart attack, stroke, and depression is quite high. For this reason, many researchers are conducting studies on early detection of stress using questionnaires, hormonal tests, and physiological signals. As seen in most of the studies, stress approaches are compared with relaxation state. In this thesis, the classification of different stress sources, which is considered to be a more difficult problem than the comparison of the stress approach according to the relaxation state, was studied. The features of 40 participants' EEG data recorded during 3 different stress sources were generated using common trigonometric transformation functions and the proposed trigonometric transformation functions. The 3 different stressors were divided into binary subclassification problems and classified by 4 different classification algorithms and compared with each other.
Benzer Tezler
- Görünür ışıkla haberleşmede ayrık trigonometrik dönüşüm tekniklerinin incelenmesi
Investigation of the discrete trigonometric transformation techniques in vlc
İDRİS CİNEMRE
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKÇE HACIOĞLU
- High-level synthesis of a hardware accelerator for quaternion to Euler angles conversion
Kuaterniyondan Euler açılarına dönüşüm için donanım hızlandırıcısının yüksek seviyeli sentezi
SERKAN ŞENEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ
- Hyperbolic trigonometric travelling wave solution for non-integer balancing term of partial differential equations
Dengeleme terimi tamsayı olmayan kısmi diferansiyel denklemlerin hiperbolik trigonometrik hareketli dalga çözü
HOMAN SARBAST HAJI
- Group classification for a higher-order boussinesq equation
Yüksek mertebeli boussınesq denkleminin grup sınıflandırması
YASİN HASANOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CİHANGİR ÖZEMİR