Filtreler

2012 - 20175
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

Yazar: Tekin, Ramazan × Dil: tr ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 5 / 5
  • Küçük Resim
    Öğe
    EMG sinyallerinin aşırı ögrenme makinesi ile sınıflandırılması
    (IEEE, 2013-06-13) Ertuğrul, Ömer Faruk; Tağluk, Mehmet Emin; Kaya, Yılmaz; Tekin, Ramazan; Batman Üniversitesi Mühendislik - Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
    From disease detection to action assessment EMG signals are used variety of field. Miscellaneous studies have been conducted toward analysis of EMG signals. In this study some statistical features of signal were derived, the best evocative features were selected via Linear Discriminant Analysis (LDA) and feature vectors were constructed. This analytic feature vectors were classified through Extreme Learning Machine (ELM). 8 channel EMG signals recorded from 10 normal and 10 aggressive actions were used as an example. By cross-comparison of the obtained results to the ones obtained via various feature identifying methods (AR coefficients, wavelet energy and entropy) and classification methods (NB, SVM, LR, ANN, PART, Jrip, J48 and LMT) the success of the proposed method was determined.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Kortikal bir ağ modelinin çıkış verisindeki karmaşıklık ve uyumluluk analizi
    (IEEE, 2013-06-13) Tekin, Ramazan; Tağluk, Mehmet Emin; Ertuğrul, Ömer Faruk; Sezgin, Necmettin
    Depending on the complex interconnection of billions of neurons forming cortical network excitation times and the emergence of action potentials or spike trains becomes complex and irregular. The effect of various parameters such as synaptic connections, conductivity and voltage dependent channels on the output of the network has become of research issues. In this study, based on Hodgkin-Huxley neuron model an artificial cortical network that simulates a local region of cortex was designed and the effect of probabilistic values of network parameters used in this model on irregularity and complexity of the spike trains at the neurons' output were investigated. Approximation Entropy, Spectral Entropy and Magnitude Squared Coherence methods were used for irregularity analysis.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Örüntü tanımada hopfield ağının kullanılması
    (Batman Üniversitesi, 2012) Sezgin, Necmettin; Tekin, Ramazan; Çalışkan, Abidin
    Bilgisayar teknolojisinin hızlı bir şekilde gelişmesi akıllı sistemlerin insan yaşamının birçok alanında kullanılmasını artırmıştır. Bu alanlardan birisi de alfa nümerik karakterlerin otomatik olarak doğru bir şekilde tanınması, istenen bir objenin tespit edilmesi ve seçilmesidir. Hopfield ağı, gürültülü veya bozuk olan desenin kısmi ipuçlarından ve önceden depolanmış desenlerden yararlanarak bu deseni düzeltebilen karakteristik bir yapıya sahiptir. Bu süreçte ağ, girdi örüntüsünde yapılan her ufak değişimin ardından örüntü enerjisini yeniden hesaplayarak morfolojik dönüşümünün kontrolünü sağlar ve bu örüntünün daha önce öğrendiği başka bir örüntüye yakınsamasını zorlar. Bu benzetişim işlemi, enerjideki değişkenlik durağan olana dek sürer. Nesnelerin otomatik olarak tanınması, seçilmesi ve işlenmesi gibi işlemden sorumlu bir ağın kullanıldığı akıllı sistemler özellikle robotik alanında önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmada Hopfield ağ yapısını kullanarak örüntü tanıyan bir sistem geliştirilmeye çalışılmıştır.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Hari̇ci̇ uyartı akımı ve i̇yoni̇k konsantrasyonların Hodgki̇n-Huxley si̇ni̇r modeli̇ üzeri̇ndeki̇ etki̇leri̇
    (IEEE, 2012-05-30) Tekin, Ramazan; Tağluk, Mehmet Emin; Ertuğrul, Ömer Faruk
    Hodgkin-Huxley (HH) nöron modeli teorik sinirbilimde çok önemli bir yere sahiptir. Çalışmada HH nöron modelini esas alınarak uyartı akım değerinin ve hücre içi ve dışı iyonik sodyum ve potasyum konsantrasyonlarının Aksiyon Potansiyeli (AP) formu üzerindeki etkileri incelenmiştir. Sodyum konsantrasyonu daha çok AP’nin genliğini etkilerken, Potasyumun AP’nin dinlenim, eşik ve hiper-polarizasyon durumunu etkilediği tespit edildi. Uyartı akım Şiddetinin artışı ise AP’nin oluşumunu daha erken tetiklediği ve bu nedenle AP/saniye sayısında artış olduğu gözlenmiştir. Bu gözlemlerin teorik nörobilimde kullanılabileceği düşünülmektedir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    İki kanal yüzey EMG işareti ile el aç/kapa ve el parmaklarının sınıflandırılması
    (IEEE, 2017-11-02) Sezgin, Necmettin; Ertuğrul, Ömer Faruk; Tekin, Ramazan; Tağluk, Mehmet Emin
    In 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.