Geri Dön

Spektral analiz yöntemleri kullanılarak beş temel duygunun EEG sinyalleri üzerinden incelenmesi

Investigation of five basic emotions through EEG signals using spektral analysis methods

PDF İndir

  1. Tez No: 963862
  2. Yazar: OSMAN GÖNGÜL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MAHMUT TOKMAKÇI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

Bu çalışmada, elektroensefalografi (EEG) sinyalleri kullanılarak beş temel duygunun (mutluluk, üzüntü, korku, şaşkınlık, öfke) ayrıştırılmasına yönelik deneysel bir protokol ve analiz yöntemi sunulmuştur. Yaşları 17–28 arasında değişen 50 gönüllü katılımcıdan elde edilen EEG verileri, Faraday kafesiyle yalıtılmış bir laboratuvarda 10–20 uluslararası elektrot sistemine uygun 19 elektrot ile 200 Hz örnekleme frekansında kaydedilmiştir. Her duygusal videodan önce gösterilen beyaz ekran segmenti ile karşılaştırmalı analiz yapılmıştır. Ham sinyaller filtrelenmiş, artefaktlar ICA yöntemiyle temizlenmiş ve dalgacık dönüşümü ile frekans bantlarına ayrılmıştır. Delta (0.5–4 Hz), Teta (4–8 Hz), Alfa (8–13 Hz), Beta (13–32 Hz), Low Gamma (32–50 Hz) ve High Gamma (50–100 Hz) bantlarında elde edilen güç GSY (Güç Spektral Yoğunluğu) değerleri analiz edilmiştir. İstatistiksel analizlerde her duygunun belirli kanallarda ve bantlarda anlamlı etkiler oluşturduğu gözlemlenmiştir (p < 0.05). Örneğin, mutluluk durumunda F3 ve P4 kanallarında teta ve alfa bandı aktivitesi artarken; üzüntü durumunda F4, F8 ve C4 kanallarında delta bandı anlamlı bulunmuştur. Sonuçlar, EEG sinyallerinin duygusal durumların sınıflandırılmasında güvenilir bir biyobelirteç olarak kullanılabileceğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In this study, an experimental protocol and analysis method were proposed for the discrimination of five basic emotions (happiness, sadness, fear, surprise, anger) using electroencephalography (EEG) signals. EEG data were recorded from 50 voluntary participant saged between 17 and 28 years, in a laboratory environment isolated by a Faraday cage, using 19 electrodes in accordance with the international 10–20 electrode system at a sampling frequency of 200 Hz. Comparative analyses were conducted by referencing the white screen segment shown prior to each emotional video. Raw signals were filtered, artifacts were remove dusing the Independent Component Analysis (ICA) method, and signals were decomposed into frequency bands via dalgacık transformation. Power spectral density (PSD) values were analyzed in the delta (0.5–4 Hz), theta (4–8 Hz), alpha (8–13 Hz), beta (13–32 Hz), low gamma (32–50 Hz), and high gamma (50–100 Hz) bands. Statistical analyses revealedth ateach emotion induced significant effects in specific channels and bands (p < 0.05). For instance, in the happiness condition, theta and alpha band activities increased in the F3 and P4 channels, whereas in the sadness condition, delta band activity in the F4, F8, and C4 channels was found to be significant. Theresults demonstrate that EEG signals can serve as a reliable biomarker for the classification of emotional states.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    947408

    Dinamik zemin model deneylerinin veri işleme analizleri ve sayısal model analizleri ile karşılaştırılması

    Data processing analyses of soil model experiments and comparison with numerical model analyses results

    ASLI ÇARK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA ECE BAYAT

  2. Tez No

    485363

    Motor imagery based mobile brain computer interface design using machine learning techniques

    Makine öğrenmesi yöntemleri ile motor hareket hayali tabanlı mobil beyin bilgisayar arayüzü tasarımı

    HAKAN AŞIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZÜMRAY DOKUR

  3. Tez No

    871541

    İnvolüsyonel sinir ağları ile hiperspektral verilerin analizi

    Analysis of hyperspectral data with involutional neural networks

    MÜCAHİT CİHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT CEYLAN

  4. Tez No

    828404

    Soil-structure interaction in a seismically isolated structure

    Taban yalıtımlı bir yapıda yapı zemin etkileşimi

    YALÇINCAN ULUS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ARCAN YANIK

  5. Tez No

    884109

    Neuro classifiers for condition and bearing health assessment of an electric motor

    Elektrik makinasında durum ve rulman sağlığı değerlendirmesi için nöro sınıflandırıcılar

    MINA GHORBAN ZADEH BADELI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU BAYRAM KARA

Geri Dön