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: Belirtilmemiş.
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
- 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
- A new hybrid metaheuristic algorithm applied on a classification problem
Bir sınıflandırma problemine uygulanan yeni bir hibrit metasezgisel algoritma
ARMİR KAÇABETİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Sabahattin Zaim ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AMIR SEYYEDABBASI
- Implementation of a multiple input multiple output active noise control system
Çok girişli çok çıkışlı bir aktif gürültü kontrol sisteminin gerçekleştirimi
FAYSAL BAŞÇİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA ÇİLOĞLU
- A review of FFT algorithms and a real-time algorithm development for airborne vibration testing applications
FFT algoritmalarının incelenmesi ve uçuşta titreşim testi uygulamaları için gerçek zamanlı algoritma geliştirilmesi
OSMAN BİRKAN ÖZSEVEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA HELVACI
- Patch based image denoising through locally linear embedding
Yerel doğrusal yerleştirme ile görüntülerde parça temelli gürültü giderme
ÇAĞATAY KIRMIZIAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Ekonomi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET TÜRKAN