EMG Sinyalleri Kullanılarak GoogLeNet ve Çok Seviyeli DPD ile El Tutma Hareketlerinin Sınıflandırılması

dc.authorid0000-0002-1466-2502en_US
dc.authorid0000-0002-2917-3736en_US
dc.contributor.authorÖzküçük, Muhammed Buğracan
dc.contributor.authorAlçin, Ömer Faruk
dc.contributor.authorGençoğlu, Muhsin Tunay
dc.date.accessioned2022-03-22T13:18:01Z
dc.date.available2022-03-22T13:18:01Z
dc.date.issued2022en_US
dc.departmentMTÖ Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümüen_US
dc.description.abstractElektromiyografi (EMG) elektriksel aktiviteyi ölçmek için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem günümüzde hastalık tespitinde kullanılmasıyla yaygınlaşmış olsa da robotik, protez kontrolü, video oyunları gibi popüler alanlarda yer edinmiştir. Bu çalışmada altı temel el hareketinin EMG sinyalleri kullanılarak sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda transfer öğrenme yaklaşımı kullanılmıştır. EMG sinyalleri çok seviyeli dalgacık paket dönüşümü (DPD) ile zaman-frekans (ZF) görüntülerine çevrilmiştir. Bütün kanallara ait ZF görüntülerinin %80’i birleştirilerek GoogLeNet mimarisini eğitmek için kullanılmıştır. Hareket tanımada başarımı artırmak için GoogLeNet’ten elde edilen öznitelikler Destek Vektör Makinesi (DVM) ile sınıflandırılmıştır. Önerilen yöntem altı temel el hareketini tanımada %98.833 doğruluk oranına sahiptir. Önerilen yöntem aynı veri setini kullanan yöntemler ile karşılaştırılmıştır. Yapılan karşılaştırmalar sonucunda önerilen yöntemin mevcut yöntemlerden %0.8 daha yüksek performans sergilediği görülmüştür. Deneysel çalışmalar önerilen yaklaşımın EMG ile hareket tanımada kullanılabilecek etkin ve verimli bir yöntem olduğunu göstermiştiren_US
dc.identifier.citationÖZKÜÇÜK, M., ALÇİN, Ö. F., & GENÇOĞLU, M. EMG Sinyalleri Kullanılarak GoogLeNet ve Çok Seviyeli DPD ile El Tutma Hareketlerinin Sınıflandırılması. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 34(1), 33-43.en_US
dc.identifier.doi10.35234/fumbd.932585
dc.identifier.endpage43en_US
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage33en_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.35234/fumbd.932585
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12899/797
dc.identifier.volume34en_US
dc.institutionauthorÖzküçük, Muhammed Buğracan
dc.institutionauthorAlçin, Ömer Faruk
dc.language.isotren_US
dc.publisherFırat Universityen_US
dc.relation.ispartofFırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectEMGen_US
dc.subjecttransfer öğrenmeen_US
dc.subjectGoogLeNeten_US
dc.subjectDVMen_US
dc.subjectçok seviyeli DPDen_US
dc.titleEMG Sinyalleri Kullanılarak GoogLeNet ve Çok Seviyeli DPD ile El Tutma Hareketlerinin Sınıflandırılmasıen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
10.35234-fumbd.932585-1750581.pdf
Boyut:
1.18 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Makale Dosyası
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: