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.
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 |