Yapay zeka denetimi ile EMG sinyallerinin işlenmesi ve sınıflandırılması
The detection and classification of EMG signals with using artificial intelligence
Yazar: CAN EROL
Danışman: YRD. DOÇ. LALE ÖZYILMAZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Elektromiyografi (EMG) sinyalleri, elektriksel genlikleri oldukça küçük ve diğer organlar tarafından üretilen fizyolojik gürültülerden oldukça etkilenen bir yapıya sahiptir. EMG sinyalleri iğne veya yüzük elektrotlarıyla ölçülerek, karakteristik frekans spektrumlarında, filtrelenir, yükseltilir ve sonuç verilerine ulaşılır. Ölçüm ve filtreleme sırasında, frekans spektrumunun geniş tutulması istenmeyen gölgelere yol açacağı gibi, yine bu aralıkta istenmeyen gürültülerin sinyalin karakteristiğini bozmasına neden olacaktır. Bununla beraber,frekans spektrumunda yapılacak kısıtlamalar, ölçülen sinyalin özelliklerini kırparak, EMG sinyalinin yapısını bozmakta ve ölçülen sinyallerin karakterizasyonunu zorlaştırmaktadır. Dolayısıyla EMG sinyallerinin değerlendirilmesi ve bu sinyallerin karakteristiklerinin belirlenmesi için akıllı algoritmalar kullanılması şarttır. EMG sinyallerinin birçok inceleme metodu gösterilebilir. Bunlardan biri de segmentlere ayırma yöntemidir. Segmentler ile EMG sinyalleri üzerinde analiz aralıkları oluşturulabilir,segmentten segmente geçiş aralıkları oluşturulabilir ve bu segmentler üzerinde düğüm noktaları oluşturulabilir. Böylelikle EMG sinyallerinin karekterizasyonu probleminin çözümüiçin temel parçacıklar oluşturulabilir. Bu çalışmada, önceden belirlenmiş 4 parmak hareketinden doğan EMG sinyalleri belirli zaman aralıklarında ölçülerek, bu sinyaller segmentlerle parçalandı. Her bir ölçümden sonraoluşturulan segmentler karşılaştırıldı, benzer özellikleri tespit edildi ve benzer özelliklere görebu segmentler üzerinde düğüm noktaları oluşturuldu. Bu düğüm noktaları yardımı ile, yapay zekâ algoritması olarak kullanılan Gizli Markov Modeli algoritması işletildi ve parmak hareketleri doğru olarak tespit edilmeye çalışıldı.

Abstract:
Electromyography (EMG) signals has a low amplitude, and these signals are effected by the others physiological noise which is created by organs. EMG signals is measured with needle electrode or with surface electrodes, in their characteristic frequency spectrum, they are filtered, amplified and the result of EMG signal can be observed. During the measurement and filtering, with wide frequency spectrum it cause unwanted noise and this noise effect and change signal characteristic of EMG signal. However, the limitations to frequency spectrum cause trimming the propertied of the measured EMG signal, and it makes classification of EM signals as hard. Therefore it is necessary to use intelligent algorithm to utilize and classification EMG signals. There are a lot of methods to utilize EMG signals. One of them is segmentation algorithm. With the segmentation of EMG signals it can be generated an analysis areas, segment to segment transition area, and can be created node points on these segments. Thus, the basic particles can be created to solution the problem of characterization of EMG signals. In this study, four pre-determined finger movements are measured and then these signals are separated as segments. After all segmentation process these segments are compared each other, detected same properties and node points are created with using these properties. With the help of node points, as using artifical intelligence algorithm Hidden Markov Model is run, and the movements of finger is tried to detect as correct.