EEG işaretlerinin modern parametrik yöntemlerle izgel çözümlenmesi
Spectral analysis of EEG signals by using modern spectral analysis methods
- Tez No: 85350
- Danışmanlar: DOÇ.DR. M. KEMAL KIYMIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: EEG, AR Method, MLE, Spectral Analysis. IV
- Yıl: 1999
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
ÖZET YÜKSEK LİSANS TEZİ EEG İŞARETLERİNİN MODERN PARAMETRİK YÖNTEMLERLE İZGEL ÇÖZÜMLENMESİ AHMET ALKAN KSÜ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRİK ELEKTRONİK ANABİLİM DALI Danışman :Doç. Dr. M.Kemal KIYMIK Yil:1999, Sayfa: 67 Jüri : Doç. Dr. M.Kemal KIYMIK :.Doç. Dr H.RızaÖZÇALIK :.Doç. Dr. Adnan KÜÇÜKÖNDER insan vücudundaki sistemler, çeşitli fonksiyonlarını yerine getirirken beyinde oluşan düşük genlikti gerilim değişikliklerine EEG (Elektroensefalogram) işaretleri adı verilmektedir. Bu işaretler periyodik olmadığından, genlik ve frekansı sürekli değişmektedir. Bu sebeple rastgele(random) işaretler olarak sınıflandırılan EEG işaretlerinin, hastalık tanısında kullanılabilmesinde görsel analizi yetersiz kalmaktadır. EEG işaretlerinde vücuttaki biyolojik altyapı ve fonksiyonlarla ilgüi çok miktarda bilgi saklandığı bilindiğinden, bu işaretlerin analizine ihtiyaç duyulmuştur. Bu amaçla 19.yüzyılın sonlarından itibaren, bu işaretlerin analizi yapdmaya çalışılmıştır. EEG işaretlerinin belirgin bir yapısının olmaması nedeniyle bu çalışmalar daha çok güç spektrumu üzerinde yoğunlaşmıştır. Böylelikle aktivite ile frekans arasındaki ilişkiden faydalanılarak EEG ' nin analizi yapılmaya çalışılmıştır. Bu çalışmada dört gerçek, bir simule EEG işareti kullanılarak AR yönteminde parametre tahmininde“En Yüksek Olabilirlik Tahmini(MLE)”kullanılarak, işaretlerin güç spektrumları çizdirilmiştir. Daha sonra da bu sonuçlar Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) 'yle elde edilen spektrumlarla karşılaştırılmıştır. MLE kullanılarak elde edilen AR spektrumunun FFT spektrumuna ve literatürdeki Burg Algoritmasıyla yapılan AR spektrumuna göre daha net frekans çözünürlüğü verdiği görülmüştür. Anahtar Kelimeler : EEG, AR Metodu, MLE, Spektral Analiz. HI
Özet (Çeviri)
ABSTRACT MSc THESIS SPECTRAL ANALYSIS OF EEG SIGNALS BY USING MODERN PARAMETRIC ANALYSIS METHODS AHMET ALKAN KSÜ DEPARTMENT OF ELEKTRONIC INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES UNIVERSITY OF KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM Supervisor : Assoc.Prof.Dr. M.Kemal KIYMIK Year: 1999, Page: 67 Jury : Assoc.Prof.Dr. M.Kemal KIYMIK : Assoc.Prof. Dr.H.Rıza ÖZÇALIK : Assoe.Prof.Dr.Adnan KÜÇÜKÖNDER Small voltage variations existed on the brain while the systems of the human body perform different functions are called EEG signals. Since, these signals are not periodic the amplitude and frequency of them changes continuously. There fore these signals are classified as random signals and visual analysis of them are insufficient. Since, it is known that, a lot of information belongs to biological infra structure and functions are hidden in EEG signals, these signals need to be analyzed. For this purpose, signals have been tried to analyze starting from at the end of 19. Century. Because of the uncertain structure of EEG signal, these studies are generally related with the power spectral density. The most popular methods about the EEG signal analysis are Fast Fourier Transform(FFT) which is the base of the classic spectral analysis methods and Auto Regressive(AR) method which is well-known modern spectral analysis method. Four real and one simulated EEG signals analyzed with AR method. AR parameters are computed by using Maximum Likelihood Estimation(MLE). Then, power spectral densities of EEG signals were drawn. After that these power spectra ms are compared with the spectrums of FFT. As a result of this study, it is shown that AR method by using MLE gives better frequency solution then FFT and AR method by using Burg algorithm which is studied before.
Benzer Tezler
- EEG işaretlerinin klasik ve modern yöntemlerle önişlenmesi ve sınıflandırılması
Classification of EEG signals by using classical and modern preprocessing methods
AHMET ALKAN
- EEG işaretlerindeki epileptik işaretlerin dalgacık dönüşüm yöntemi ile belirlenmesi
Determination of epileptic seizune activity in EEG signals by using wavelet transform
BİLAL ÖNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. KEMAL KIYMIK
- EEG işaretlerinin epileptik nöbet kestiriminde modern yöntemlerle analizi ve sınıflandırılması
The analysis and classification of EEG signals in the epileptic seizure prediction by modern methods
ERHAN BERGİL
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET RECEP BOZKURT
- Beyin sinyallerinin modern spektral analiz yöntemleri ile kestirimi
The Estimation of brain signals with modern spectral analysis method
MUHAMMET ALİ ARSERİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET AKIN
- EEG sinyalleriyle uyuklama seviyesinin modern yöntemlerle kestirimi
Determining of doze level analysing EEG signals by modern methods
MUHİTTİN BAYRAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET AKIN