Noise concellation techniques applied to EEG using single or mare sweeps
Bir ve birden fazla kayıt kullanarak EEG sinyallerinde gürültü temizleme uygulamaları
- Tez No: 92997
- Danışmanlar: DOÇ. NEVZAT GÜNERİ GENÇER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: EEG, Uyarılmış Potansiyel, Küresel Kafa Modeli, Ortalama Alma, Uyarlanabilir Gürültü Temizleme, Uyarlanabilir Hat İyileştirmesi, Alt Uzay Regülarizasyonu, Meyer Dalgacığı. iv, EEG, Evoked Potential, Spherical Head Model, Ensemble Averaging, Adaptive Noise Cancellation, Adaptive Line Enhancement, Subspace regularization, Meyer Wavelet..UKUMANXASYON MEBKEZİ
- Yıl: 2000
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
oz BİR VE BİRDEN FAZLA KAYIT KULLANARAK EEG SİNYALLERİNDE GÜRÜLTÜ TEMİZLEME UYGULAMALARI Yenigün, Burak Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Nevzat G. Gençer Eylül 2000, 77 Sayfa Bu tez elektroensefalogram verilerine uygulanan gürültü temizleme uygulamalarını incelemektedir. Bu metodlar tek kayıt kullanarak ya da deneyi tekrarlayarak birden fazla kayıttaki bilgiyi kullanırlar. EEG ve uyarılmış potansiyellerin doğasını anlamak amacıyla 3 katmanlı küresel kafa modeli ve uyarılmış potansiyellerin dipol modelleri kullanılarak simulasyonlar yapılmıştır. Ortalama alma, uyarlanabilir yöntemler ve alt uzay regülarizasyonu yöntemlerinin performansları incelenmiştir. Ortalama alma yöntemi her bir kayıttaki uyarılmış potansiyel verisininin özgün bilgisini bozar. Buna karşın örneğin 320 ortalama alma işlemi sonucunda SNR oram 0.35'den 115'e çıkartılabilir. Uyarlanabilir süzgeç temeline dayanan yöntemlerin problemi de yeterince uygun bir referans sinyalinin bulunamamasıdır. Bu yöntemle SNR oram l'den 2.5'e arttınlabilmiştir. Uyarlanabilir hat iyileştirme yönteminin kullanılmasının, klasik ortalama alma yönteminin deney sayısını 50'den 20'ye azalttığı görülmüştür. Altuzay regülarizasyonu tek bir deney kaydım kullanarak uyarılmış potansiyeli EEG sinyalinden ayırabilmektedir. SNR oranındaki iyileşme 0.35'den 2.4'e çıkarılabilmektedir. Bu yöntemde temel fonksiyon olarak Meyer dalgacığı kullanılarak yöntemin performansında az miktarda iyileştirme yapılabilir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT NOISE CANCELLATION TECHNIQUES APPLIED TO EEG USING SINGLE OR MORE SWEEPS Yenigün, Burak Master of Science, Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Nevzat Güneri Gençer September 2000, 77 Pages In this thesis, different noise cancellation techniques are applied to electroencephalogram data to extract evoked potential data. These methods are either single sweep or repeated experiment methods. In order to understand the nature of EEG and evoked potentials, simulations are carried out using 3-shell spherical head model, and dipole source models of evoked potentials. The performance of ensemble averaging is compared to adaptive methods and subspace regularization method. Ensemble averaging degrades the independent waveform of evoked potential by averaging. However it can enhance the signal from noisy data that has an initial SNR of 0.35 to 115 after 320 times averaging. Adaptive noise cancellation techniques suffer from the problem of finding a reference signal and it is possible to increase the SNR from 1 to 2.5. Adaptive line enhancement decreases the number of experiments in ensemble averaging from 50 to 20 for an initial SNR of 1. Subspace regularization uses just a single sweep to separate the evoked potential from background EEG noise. It makes an improvement in SNR from 0.35 to 2.4. By choosing Meyer wavelet as a basis, a small improvement can be realized in the performance of the algorithm.
Benzer Tezler
- Eşikaltı çalışan otaların iyileştirilmesi ve tip elektroniği alanına uygulanması
Başlık çevirisi yok
GÜRSEL DÜZENLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. H. HAKAN KUNTMAN
- Adaptif filtrelerin EEG işaretlerine uygulanması
Application of adaptive filters to EEG signals
FATİH DÖLEK
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. KEMAL KIYMIK
- CMOS düşük gürültülü kuvvetlendiricilerde doğrusallaştırma tekniklerinin incelenmesi
Linearization techniques of CMOS low noise amplifier
ESRA İNCE
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA TÜRK
- Robust adaptive learning approach of artificial neural networks
Yapay sinir ağları için sağlam adaptif öğrenme yaklaşımı
ALAA ALI HAMEED HAMEED
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BARIŞ KOÇER
- Çoklu hızlı işaret işleme yöntemleriyle işaretlerin elde edilmesi
Signal reconstruction with multirate signal processing methods
MUSTAFA ERSİN KARAAĞAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN