İki kanal yüzey EMG işareti ile el aç/kapa ve el parmaklarının sınıflandırılması

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-4893-6014en_US
dc.authorid0000-0003-0710-0867en_US
dc.authorid0000-0003-4325-6922en_US
dc.authorid0000-0001-7789-6376en_US
dc.contributor.authorSezgin, Necmettin
dc.contributor.authorErtuğrul, Ömer Faruk
dc.contributor.authorTekin, Ramazan
dc.contributor.authorTağluk, Mehmet Emin
dc.date.accessioned2019-07-04T13:08:41Z
dc.date.available2019-07-04T13:08:41Z
dc.date.issued2017-11-02en_US
dc.departmentBatman Üniversitesi Mühendislik - Mimarlık Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümüen_US
dc.departmentBatman Üniversitesi Mühendislik - Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümüen_US
dc.description.abstractIn this study, two-channel surface electromyogram (sEMG) signals were used to classify hand open/close with fingers. The bispectrum analysis of the sEMG signal recorded with surface electrodes near the region of the muscle bundles on the front and back of the forearm was classified by extreme learning machines (ELM) based on phase matches in the EMG signal. EMG signals belonging to 17 persons, 8 males and 9 females, with an average age of 24 were used in the study. The fingers were classified using ELM algorithm with 94.60% accuracy in average. From the information obtained through this study, it seems possible to control finger movements and hand opening/closing by using muscle activities of the forearm which we hope to lead to control of intelligent prosthesis hands with high degree of freedom.en_US
dc.identifier.citationSezgin, N., Ertuğrul, Ö. F., Tekin, R., Tağluk, M. E. (2017). İki kanal yüzey EMG işareti ile el aç/kapa ve el parmaklarının sınıflandırılması. 2017 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP), 16-17 Sept. 2017, Malatya, Turkey. https://doi.org/10.1109/idap.2017.8090168en_US
dc.identifier.isbn978-1-5386-1880-6
dc.identifier.isbn978-1-5386-1881-3
dc.identifier.scopusqualityN/Aen_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.1109/idap.2017.8090168
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12402/2184
dc.identifier.wosqualityN/Aen_US
dc.indekslendigikaynakWeb of Scienceen_US
dc.indekslendigikaynakScopusen_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherIEEEen_US
dc.relation.isversionof10.1109/idap.2017.8090168en_US
dc.relation.journal2017 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP)en_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/*
dc.subjectYüzey Elektromiyogramıen_US
dc.subjectAşırı Öğrenme Makinelerien_US
dc.subjectİkiz Spektrum Analizien_US
dc.subjectBispectrum Analysisen_US
dc.subjectExtreme Learning Machineen_US
dc.subjectSurface Electromyogramen_US
dc.titleİki kanal yüzey EMG işareti ile el aç/kapa ve el parmaklarının sınıflandırılmasıen_US
dc.title.alternativeClassification of hand opening/closing and fingers by using two channel surface EMG signalen_US
dc.typeConference Objecten_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
08090168.pdf
Boyut:
853.93 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Bildiri Metinleri Koleksiyonu
Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bildiri Metinleri Koleksiyonu
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu