dc.contributor.advisor | Doğan, Seydi | |
dc.contributor.author | Öner, Poyraz Alper | |
dc.date.accessioned | 2019-08-16T05:27:50Z | |
dc.date.available | 2019-08-16T05:27:50Z | |
dc.date.issued | 2019 | en_US |
dc.date.submitted | 2019 | |
dc.identifier.citation | Öner, Poyraz Alper. İnsan-makine arabirimi uygulamaları için çok kanallı bir biyosinyal ölçüm sisteminin geliştirilmesi. Yayınlanmamış doktora tezi. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019. | en_US |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12462/5987 | |
dc.description | Balıkesir Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı | en_US |
dc.description.abstract | Bu çalışmada, EKG, EMG, EEG ve EOG biyosinyallerini ölçebilen çok kanallı bir sistem tasarlanarak prototipi üretilmiĢtir. Üretilen prototip modüler ve ayarlanabilir parametre karakteristiğine sahip olup; 2 kanallı EEG, 2 kanallı EMG, 2 kanallı EOG, 1 kananlı EKG sinyal yükselteçlerini ihtiva etmektedir. Her bir kanal; entrümantasyon yükselteci, filtre, DC bastırma birimi, yükselteç, DC seviye belirleme birimi, ADC, optik yalıtım birimi, güç kaynağı ve bunlara ait yazılımlardan oluşmaktadır. Prototipi üretilen sistem ile ölçülen biyosinyaller; analog çıkış referans gerilimi yardımıyla istenilen seviyeye kaydırılabilmekte, 10 bit çözünürlük ile sayısal veriye dönüştürülmekte, eş ve gerçek zamanlı olarak bilgisayar ortamına aktarılabilmekte ve geliştirilen C#, Excel veya MatLab arayüzü ile işlenebilmektedir. Tasarlanan prototip ile EKG, EMG, EEG ve EOG sinyalleri başarılı bir şekilde ölçülmüş ve değerlendirilmiştir. RF, Ģebeke ve hareket kaynaklı gürültüler ile kontamine olmuş Biyosinyaller, bu gürültülerden temizlenmiş ve sinyallerin genlikleri anlamlı seviyeye yükseltilmiştir. Bu işlemlerin yapılması sırasında hem donanımsal hem de sayısal sinyal işleme teknikleri kullanılmıştır. EOG sinyalleri ile İMA çalışmaları gerçekleştirilmiştir. 10 farklı denekten alınan EOG sinyalleri ile; aşağı bakma, yukarı bakma, sağa bakma, sola bakma, göz kırpma faaliyetleri için öğrenme kümeleri oluşturulmuştur. Test noktası ile öğrenme noktası arasındaki Öklid uzaklığının hesaplanması temeline dayanan EYK yöntemi kullanılarak, prototip tarafından ölçülen 40 farklı EOG test verisi sisteme tabi tutulmuş ve test verileri %95 oranında bir başarımla sınıflandırılmıştır. | en_US |
dc.description.abstract | In this study, a multi-channel system that can measure ECG, EMG, EEG and EOG biosignals was designed and its prototype was produced. The prototype’s characteristics have modular and adjustable parameters which consist of 2 channel EEG, 2 channel EMG, 2 channel EOG and 1 channel ECG signal amplifiers. Each channel comprises of instrumentation amplifier, filter, DC suppression unit, amp, DC level determination unit, ADC, optical insulation unit, power supply and their software. Biosignals measured by the system can be shifted to any level by the help of analog output reference voltage, can be converted to digital 10-bits resolution data, can be transferred to computing environment and can be processed with C#, Excel or MatLab interfaces. ECG, EMG, EEG and EOG signals were successfully measured and evaluated by the designed prototype. Biosignals contaminated by RF, network and motion-borne noise were cleaned from the noise and the amplitudes of signals were raised to meaningful levels. During these processes both hardware and digital signal processing techniques were used. IMA studies with EOG signals were carried out. With EOG signals from 10 different subjects; learning sets were created for looking down, looking up, looking right, looking left and blinking activities. By using NN method, based on the calculation of the Euclidean distance between the test point and the learning point, 40 different EOG test data measured by the prototype were used by the sytem, and test data were successfully classified %95 as a ratio. | en_US |
dc.description.sponsorship | Bu tez çalışması Balıkesir Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi tarafından BAP 2017/169 nolu proje ile desteklenmiştir. | en_US |
dc.language.iso | tur | en_US |
dc.publisher | Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | Çok Kanallı Biyosinyal Ölçüm Sistemi | en_US |
dc.subject | İMA | en_US |
dc.subject | EKG | en_US |
dc.subject | EEG | en_US |
dc.subject | EOG | en_US |
dc.subject | En Yakın Komşuluk Sınıflandırma | en_US |
dc.subject | Multichannel Biosignal Measurement System | en_US |
dc.subject | HMI | en_US |
dc.subject | ECG | en_US |
dc.subject | EMG | en_US |
dc.subject | Nearest Neighbour Classificcation | en_US |
dc.title | İnsan-makine arabirimi uygulamaları için çok kanallı bir biyosinyal ölçüm sisteminin geliştirilmesi | en_US |
dc.title.alternative | Development of a multichannel biosignal measurement system for human-machine interface applications | en_US |
dc.type | doctoralThesis | en_US |
dc.contributor.department | Fen Bilimleri Enstitüsü | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |