Evaluating steady-state visually-evoked potentials using ensemble learning methods Durağan hal görsel uyarılmış potansiyellerin topluluk öğrenmesi yöntemleriyle değerlendirilmesi

ÖZETSteady-state visual evoked potentials (SSVEPs) have been designated to be appropriate and useful for many areas in clinical neuroscience, cognitive, and in engineering. SSVEPs have become popular recently, due to their advantages such as high bit rate, simple system structure, and short training time, etc. To design SSVEP based BCI system, signal processing methods appropriate to the signal structure should be applied. One of the most appropriate signal processing methods of these non-stationary signals is the Wavelet Transform. After literature searched, we noticed that there was no study on the mother wavelet type selection by applying Discrete Wavelet Transform of SSVEP signals.SUMMARYDurağan Durum Görsel Uyarılmış Potansiyeller (DDGUP), klinik sinirbilim, bilişsel ve mühendislikteki birçok alan için uygun ve yararlı olarak belirlenmiştir. DDGUP yüksek bilgi aktarım hızı, basit sistem yapısı ve kısa eğitim süresi gibi avantajları nedeniyle son zamanlarda popüler hale gelmiştir. DDGUP tabanlı BBA sisteminin tasarımı için sinyal yapısına uygun sinyal işleme yöntemleri uygulanmalıdır. Bu sabit olmayan sinyallerin en uygun sinyal işleme yöntemlerinden biri Dalgacık Dönüşümüdür. Literatür araştırmasından sonra, DDGUP sinyallerine Ayrık Dalgacık Dönüşümü uygulanarak, ana dalgacık tipi seçimi üzerinde bir çalışma olmadığını tespit edildi.

Görüntülenme
32
24.10.2022 tarihinden bu yana
İndirme
1
24.10.2022 tarihinden bu yana
Son Erişim Tarihi
14 Şubat 2024 10:21
Google Kontrol
Tıklayınız
signal appropriate sinyal Dalgacık system structure signals işleme Transform processing methods Wavelet popüler zamanlarda nedeniyle ÖZETSteady-state avantajları mühendislikteki birçok yararlı olarak belirlenmiştir yüksek aktarım hızı sistem gelmiştir eğitim süresi yapısı tasarımı tabanlı edildi tespit olmadığını
Tam Metin
Tam Metin İndirmek için tıklayın Ön izleme
Detaylı Görünüm
Eser Adı
(dc.title)
Evaluating steady-state visually-evoked potentials using ensemble learning methods Durağan hal görsel uyarılmış potansiyellerin topluluk öğrenmesi yöntemleriyle değerlendirilmesi
Eser Sahibi
(dc.contributor.author)
Sayılgan, Ebru
Tez Danışmanı
(dc.contributor.advisor)
Yalçın İşler
Tez Danışmanı
(dc.contributor.advisor)
Yılmaz Kemal Yüce
Yayıncı
(dc.publisher)
Fen Bilimleri Enstitüsü
Tür
(dc.type)
Doktora Tezi
Açıklama
(dc.description)
xiv, 130 sayfa
Açıklama
(dc.description)
29 cm. 1 CD
Özet
(dc.description.abstract)
ÖZETSteady-state visual evoked potentials (SSVEPs) have been designated to be appropriate and useful for many areas in clinical neuroscience, cognitive, and in engineering. SSVEPs have become popular recently, due to their advantages such as high bit rate, simple system structure, and short training time, etc. To design SSVEP based BCI system, signal processing methods appropriate to the signal structure should be applied. One of the most appropriate signal processing methods of these non-stationary signals is the Wavelet Transform. After literature searched, we noticed that there was no study on the mother wavelet type selection by applying Discrete Wavelet Transform of SSVEP signals.SUMMARYDurağan Durum Görsel Uyarılmış Potansiyeller (DDGUP), klinik sinirbilim, bilişsel ve mühendislikteki birçok alan için uygun ve yararlı olarak belirlenmiştir. DDGUP yüksek bilgi aktarım hızı, basit sistem yapısı ve kısa eğitim süresi gibi avantajları nedeniyle son zamanlarda popüler hale gelmiştir. DDGUP tabanlı BBA sisteminin tasarımı için sinyal yapısına uygun sinyal işleme yöntemleri uygulanmalıdır. Bu sabit olmayan sinyallerin en uygun sinyal işleme yöntemlerinden biri Dalgacık Dönüşümüdür. Literatür araştırmasından sonra, DDGUP sinyallerine Ayrık Dalgacık Dönüşümü uygulanarak, ana dalgacık tipi seçimi üzerinde bir çalışma olmadığını tespit edildi.
Kayıt Giriş Tarihi
(dc.date.accessioned)
02.11.2022
Açık Erişim Tarihi
(dc.date.available)
2022-11-02
Yayın Tarihi
(dc.date.issued)
2020
Yayın Dili
(dc.language.iso)
eng
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Biyomedikal teknoloji
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Biomedical technology
Tek Biçim Adres
(dc.identifier.uri)
https://hdl.handle.net/11469/2774
Analizler
Yayın Görüntülenme
Yayın Görüntülenme
Erişilen ülkeler
Erişilen şehirler
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms