A noise reduction algorithm on sEMG signals obtained from textile-based electrodes using wavelet neural network
Dalgacık sinir ağları kullanılarak tekstil tabanlı elektrotlardan elde edilen sEMG sinyalleri üzerinde bir gürültü azaltma algoritması
- Tez No: 919633
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SERKAN ÖZBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Tekstil tabanlı sensörlerin uygulaması son yıllarda belirgin şekilde artmış olup, giyilebilir tekstil tabanlı sensörler biyo-sinyalleri tespit etmede oldukça etkili bir araç haline gelmiştir. Bu çalışma, tekstil tabanlı elektrotlar aracılığıyla elde edilen yüzey elektromiyografi (sEMG) sinyallerindeki gürültüyü azaltmak için benzersiz bir yöntem sunmaktadır. Algoritma, dalgacık eşikleme ve dalgacık sinir ağı yaklaşımlarının üstün özelliklerini birleştiren yeni bir metodolojiyi içermektedir. Deneysel değerlendirmeler, algoritmanın mevcut metodolojilere göre üstün bir etkinlik gösterdiğini göstermektedir Önerilen algoritmanın optimum performans sonuçları 0,0014'lük bir ortalama kare hata (MSE) değeri, 40,24 dB'lik bir sinyal-gürültü oranı (SNR) ve 0,97'lik bir korelasyon katsayısı (r) değeri olarak gözlemlenmiştir. Bu bulgular, önerilen algoritmanın giyilebilir teknolojideki sEMG sinyallerinin doğruluğunu ve kalitesini artırmak için önemli bir potansiyele sahip olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The application of textile-based sensors has increased markedly in recent years, with the use of wearable textile-based sensors becoming a highly effective means of detecting bio-signals. This study introduces a unique method for reduction noise in surface electromyography (sEMG) signals obtained through textile-based electrodes. The algorithm incorporates a novel methodology that integrates the advantageous elements of wavelet thresholding and wavelet neural network approaches. Empirical evaluations indicate that the algorithm demonstrates superior efficacy relative to current methodologies. The optimum performance results of the proposed algorithm are observed as a mean square error (MSE) value of 0.0014, a signal-to-noise ratio (SNR) of 40.24 dB, and a correlation coefficient (r) value of 0.97. These findings indicate that the proposed algorithm has substantial potential to increase the accuracy and quality of sEMG signals in wearable technology.
Benzer Tezler
- SAR, optik ve spektral uydu görüntülerinin füzyonunda gürültü giderme, kanal seçimi ve sınıflandırma başarısının değerlendirilmesi
Evaluation of noise removal, channel selection and classification success in the fusion of SAR, optical and spectral satellite images
SEMİH GENÇAY
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANER ÖZCAN
- Performance comparison and analysis of noise reduction methods on Göktürk-2 satellite images
Göktürk-2 uydu görüntülerinde gürültü azaltma yöntemlerinin performans karşılaştırması ve analizleri
ŞULE TUNAHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER
- Wıener filtresi kullanarak konuşma sinyallerinde gürültünün azaltılması
The reduction of noise in speech signals using wiener filter
ABDULLAH HAJ YOUSEF
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. MAHMUT HEKİM
- Denoising and enhancement in medical imaging modalities using deep learning
Medikal görüntüleme sistemlerinde derin öğrenme ile gürültü azaltımı ve görüntü iyileştirme
İREM LOÇ
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN ERKOL
PROF. DR. MEHMET BURÇİN ÜNLÜ
- Three dimensional optical profilometry using a four-core optical fiber
Dört-çekirdekli fiber kablo kullanarak üç boyutlu optik profilometri
KARAHAN BULUT
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Metalurji MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. NACİ İNCİ