Hermitian transform tabanlı yöntemlerle sayısal işaretlerin değerlendirilmesi
Evaluation of digital signals using hermitian transform based approaches
Yazar: OLCAY AKBULUT KURUŞ
Danışman: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2011
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektrokardiyografi-ambülatuar = Electrocardiography-ambulatory ; Hermit polinomları = Hermite polynomials ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu tezde, önemli sayısal işaretlerden olan EKG işaretlerinin yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılması üzerine bir çalışma yapılmıştır. Çalışmada bir EKG analiz süreci baştan sona ele alınarak sınıflandırma ve EKG atımlarının tespit edilmesi bir bütün olarak düşünülmüştür. EKG atımlarının sınıflandırılmasında günümüze kadar literatürde değişik yöntemler kullanılmıştır. Bu yöntemlerde hedef, giriş katmanında en düşük sayıda nöron kullanarak işlem yükünü azaltmaktır. Ancak bu yöntemlerde kullanılan dönüşümler genellikle tek yönlü olduğundan orijinal işaretin yeniden elde edilmesi mümkün olmamaktadır.Bu amaçla, tez çalışmasında EKG atımlarının modellenmesi için Hermite fonksiyonları kullanılmış her QRS segmenti için Hermite katsayıları bulunmuştur. Hermite katsayılarının bulunmasında işlem yükü olarak geleneksel pseudo-inverse yöntemi yerine daha efektif olan bir yöntem kullanılmıştır.Çalışmada değişik sayıda Hermite fonksiyonları kullanılarak sentezlenen QRS segmentlerinin hatası hesaplanmış ve Hermite fonksiyonlarının sayısını arttırmanın etkisi incelenmştir. Aynı şekilde yapay sinir ağının başarımını arttırmak için zaman düzleminde parametreler hesaplanmış ve bunlar öznitelik vektörüne eklenmiştir.Son olarak 5, 10, 15, 20 ve 25 Hermite fonksiyonu için katsayılar hesaplanmış ve bu katsayılar değişik sayılarda gizli nöron içeren yapay sinir ağlarına uygulanmıştır. Her adımda bulunan sınıflandırma başarımları elde edilmiş ardından bu parametrelerin sistemin başarısı üzerindeki etkisi karşılaştırmalı olarak incelenmiştir.

Abstract:
In this thesis, a work on classification of ECG signals using Hermite basis functions has been done. ECG assesment process has been considered as a whole and analyze has been performed from QRS detection to classification in different blocks. Despite several algorithms has been developed in the past for classification, many of these algorithms had to cope with heavy computational load. The main objective of a good classification algorithm is to reduce the input vector size using transform or time domain features. The proposed algorithm in this work has the advantages of both small size input vector and bilateral transform features.For this purpose, Hermite functions has been used as basis functions for modeling ECG signal. To reduce the computational load on obtaining Hermite coefficents an alternative to pseudo-inverse method has been used. The error between the original and reconstructed signal were calculated and compared for different number of coefficents. Nonetheless, it was observed that adding a few time domain parameters to input vector provides an improvements on classification performance.Finally, Hermite coefficents for 5, 10, 15, 20 and 25 functions were calculated and applied to neural network containing different number of hidden layer neurons. In each step performance of neural network was evaluated using various performance criteriasand comparison was made for different number of hidden neurons.