Browsing by Author "Dabag, Mohand Lokman Ahmad Al"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    Beyin bilgisayar arayüzleri için el hareketlerinin çevrimiçi uyarlanır modellenmesi
    (2019) Dabag, Mohand Lokman Ahmad Al; Özkurt, Nalan
    Beyin bilgisayar arayüzü (BBA) çalışmaları insan ile makine arasında dolaylı bir bağlantı kurduğu için hem zorludur hem de ümit vadeder. Bu bağlantı genellikle girişimsel olmayan beyin sinyalleri algılama sistemi Elektroansefalografi (EEG) sinyallerinin makineyi yönetmek için doğru şekilde yorumlanması ile kurulur. EEG sinyalleri, beyin korteksindeki elektriksel aktiviteyi kafa derisi üzerinden dolaylı olarak kaydettiği için EEG sinyalleri, kötü kontak, güç hattı gürültüleri vb. gibi çok büyük miktarda bozulmadan mustariptir. Bu tezde, MATLAB ve C# programlama dilleri kullanılarak EMOTIV EPOC+ EEG cihazı tabanlı bir gerçek zamanlı uyarlanır BBA sistemi gerçeklenmiştir. Tezde önce EEG hareket sinyallerinden sağ ve sol parmak hareketlerinin ayrıştırılması için çevrimdışı bir algoritma geliştirilmesine odaklanılmıştır. Önişleme ve gürültü azaltmanın ardından, sistem kanalların çapraz ilintilerinin istatistiksel momentlerini sınıflandırmak için Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı (YSA) ve Destek Vektör Makineleri (DVM) kullanır. Etkin kanalların sağ ve sol lob kanallarıyla ilintileri daha ayırıcı öznitelikler oluşturuduğu gözlenmiştir. Sonuçlar YSA ve DVM'nin ortalamada %96 ile benzer başarıya sahip olduğunu gösterirken, DVM her zaman daha hızlıdır. Genetik algoritma ile istatistiksel özniteliklerden en ayırıcılar arandığında, parmak EEG sinyallerinin ayırılabilmesi için mod, en büyük ve standart sapmanın yeterli olduğu görülmüştür. Öznitelik seçiminen sonra da DVM, YSA ile benzer sınıflandırma oranlarına sahipken daha hızlı sonuç vermektedir. İkinci olarak MATLAB ve C# programlama dillerinin sırasıyla bilimsellik ve paralellik özellikleri kullanılarak gerçek zamanlı BBA yazılımı gerçeklenmiştir. Gerçek zamanlı sistem, çevrimdışı sistemde geliştirilen önişleme ve sınıflandırma yöntemlerini kullanarak kullanıcı arayüzü geliştirir. Bu sistem eş zamanlı işleme (üretici/tüketici) probleminin yaygın bir çözümünü iki aşamalı ardışık düzen benzetiminde kullanır. Bu da EEG hareket sinyallerinin gerçek zamanlı kaydı ve işlenmesi/sınıflandırılmasını ardışıl yerine interaktif çevrimiçi tepki zamanıyla işlenmesini sağlar.