Şimdi dostum datanın çıktısını bilmediğim için doğru okuyup okumadıgını bilemeyeceğim. Zira sana attığım iki konudakinin sadece ikincisi yüklü bir data dndürdü. Sanırım boyut büyük oldugu için okumakta zorlanıyor. Matlabta pek mahir olmasamda bir kaç sonuç elde ettim. Umarım işini grür. http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/38641-reading-and-saving-of-data-in-the-edf+ Aşağıdaki linkteki fonksiyonları çalışma dosyana kaydet. Sonrasında data dosyalarınıda bu klasr içine koy. Aşağıdaki gibi okuyabilirsin. Dediğin gibi 23 sutunlu bir data çıkıyor. rnek olarak plot ettim birini. Filmlerde grdüğümüz grafiklere benzer birşey çıktı sanırım dogru yaptım. Hayırlı bilimler efenim. 1234567B tarafından 02/Ara/17 16:39 tarihinde düzenlenmiştir arbeit macht frei

Benzer senaryoda bende EMG kaydı için sinyal analizi yapmak istiyorum. Daha nce matlab-sinyal analizi-emg falan uğraşan varsa haberleşebiliriz. Akademik çalışma, yayında adınız olabilir :D Hep denedin. Hep yenildin. Olsun yine dene, yine yenil ama daha iyi yenil!

selam hocam, edf dosyalarini nasil import edersin bir fikrim yok ama eger czemezsen syle bir yol izleyebilirsiniz; ben dküman analiz dersi aldim ve bazi projelerimiz oldu, kelime tanimayla ilgili dikey ve yatay historgram cikartiyorduk ve bunlari kendimize gre belirli bir featurelar olusturarak kelime tanima yapiyorduk.. sen de benzer bir yapiyla hareket edersen bunlari bir standarta oturtursun. Yani biraz daha acacak olursam, graph in bir satirini ele al ve atiyorum lcüsü 1000x20 olsun. sen 1000 lik olan uzunlugu 100 parcaya bl bylece elinde 10x20 lik bir matris olacak her bir kolon icin. Ayni sekilde diger graphlari da bu sekilde olusturursan elinde her bir graph icin 10 ar tane 10x20 lik bir veri olacak.. Bunlarin ortalamasini alip belli bir esik degeri vererek normal degerler ve nbet gecirme aninin ortalamasini bulabilirsin.. anlatimim pek aciklayaci olmadiginin farkindayim ama bu konuya bakarsan biraz daha fikir verir https://www.tahribat.com/forum/image-similarity-comparison-algoritmasi-hakkinda-f-205831 ayrica burayi da okuyabilirsin https://www.tahribat.com/forum/artificial-neural-networks-kullanarak-karakter-ana-206276 bu sekilde kelime benzerlik oranlarini buluyorduk. Sen de grafiklerin benzerliklerini bulabilirsin.. Matlab üzerine cok fazla calismadim, basit olmasi acisindan c# ile gitmistik, resimleri pixllere ayirip siyah ve beyaz pixelleri sayman gerekiyor. Tabi ncelikle ilgili resimleri güzelce temizlemen gerek . kolay gelsin Ülkesini Seven Her Türk Vatandasi, Ülkesinin Sessiz Istilasi'na karsi durmak zorunda.

süper hocam aşamaları koyarsan valla.

ben tip alanina cok yakin degilim hocam .. Ancak benim anladigim kadariyla bu nbetlerin olusumunda verdigin grafikler belli bir sekilde degisiyor. Eger siz bu degisim zamanini biliyorsaniz, o zamana ait grafik cizimleri icin bir algoritma gelistirebilirsiniz. Syle ki ncelikle tüm grafigin yukarida bahsettigim gibi dikey ve yatay histogramlari cikarilir ve bunlarin feature larina gre gruplandirilir. Daha sonra nbetin oldugu anin kisimlari alinir ve bunlar da gruplandirilir, daha sonra nbetin olmadigi anlar da gruplandirilir.. Bylece elinizde nbet oldugunda ve nbet olmadigindaki gruplamalar var, bunlarin farkini bulabilirsiniz. Tabi bunlari daha spesifik yapmak icin daha fazla veri setiyle calismak gerek. Ortalamaya yakin bir gruplandirmaniz oldugunda, nbet gecirmeden nce nbete yaklasincaki grup bulunabilir. Yukarida sylemedim ama syle basitce bir rnek vereyim.. Uzun bir eeg sinyaliniz olsun ve bunlarin histogramlarini alip bir kac zellige gre gruplandirdiniz. Mesela grubumuz syle olsun; toplamda 15-20 arasi siyah pixel varsa ve pixellerin cogu ortadaki 5 satirda ise bu bizim ortalama grubumuz olsun. Nbet gecirildiginde toplam siyah pixel sayisi 30 dan fazla ise ve bu pixellerin cogu en üstteki 5 satida ise o zaman anlarim ki bu nbet anidir. Nbet gecirmeden nceki zamanin grubuna bakalim, orada da mesela 25 civari pixel var ve pixellerin cogu orta segmentten yukariya dogru yavas yavas cogalmakta ise bu nbetin geleceginin habercisidir. Nbet bitimi icin de bir grup yaparsak, nbet aninda 30 dan fazla pixel vardi ve nbet bitince bu pixel sayisi üst taraftan asagi dogru kaymakta yani orta segmentte pixeller artmakta yani üstten asagiya dogru pixel sayisi artiyorsa nbet bitmis demektir not: pixellerden kastim siyah renkli olan pixellerin sayisi. Ben anlatimim icin üzgünüm hocam bu sekilde pek anlatma yetenegim yok :) Ama benim syledigim mantik temel obje tanima yntemidir. Pixellere ayirarak bunlari featureslere gre gruplandirmak gerekiyor. Benim anlattigim kisim burada daha iyi grsel olarak aciklaniyor https://docs.opencv. org/3.3.0/d7/d8b/tutorial_py_face_detection.html . Burada kendinize gre bir algoritma yapiyorsunuz (benim yukarida syledigim belli alanlarda 15-20 pixel, 25 pixel, 30 pixel.. gibi) bu da onu tanimliyor. Tabi ki birden fazla features cikarirsan bu tanima sansini arttirir ama bunun icin de belki yüzbinlerde data setine ihtiyaciniz olacak. O zaman daha spesifik bir ayrim yapabilirsiniz. Mesela bir sinyalin 20pixel yüksekliginde oldugunu varsayarsak, elinizdeki 100 binlerce veritesinden 1. satirda kac siyah nokta, 2. satirda kac siyah nokta olmasinin ortalamasini bulabilirsiniz. 24 tane veri seti cok büyük bir sayi degil ama yine de bir seyler cikarabilirsiniz. Ayrica birol kuyumcu'nun bu konuyla ilgili yazilmis bir kitabi var http://www.kitapyurdu.com/kitap/opencv-goruntu-isleme-ve-yapay-ogrenme/376463.html&filter_name=Birol%20Kuyumcu kendisinden cok sey grendim. Bir blogu da var, http://derindelimavi.blogspot. ch/ buradaki makalelerden de faydalanabilirsin hatta kendisiyle iletisime de gecebilirsin. Bildim bileli bu isle ugrasiyor. Ülkesini Seven Her Türk Vatandasi, Ülkesinin Sessiz Istilasi'na karsi durmak zorunda.

Denememekle beraber şyle birşeyler buldum. http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/31900-edfread http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/38641-reading-and-saving-of-data-in-the-edf+ arbeit macht frei

ben tip alanina cok yakin degilim hocam .. Ancak benim anladigim kadariyla bu nbetlerin olusumunda verdigin grafikler belli bir sekilde degisiyor. Eger siz bu degisim zamanini biliyorsaniz, o zamana ait grafik cizimleri icin bir algoritma gelistirebilirsiniz. Syle ki ncelikle tüm grafigin yukarida bahsettigim gibi dikey ve yatay histogramlari cikarilir ve bunlarin feature larina gre gruplandirilir. Daha sonra nbetin oldugu anin kisimlari alinir ve bunlar da gruplandirilir, daha sonra nbetin olmadigi anlar da gruplandirilir.. Bylece elinizde nbet oldugunda ve nbet olmadigindaki gruplamalar var, bunlarin farkini bulabilirsiniz. Tabi bunlari daha spesifik yapmak icin daha fazla veri setiyle calismak gerek. Ortalamaya yakin bir gruplandirmaniz oldugunda, nbet gecirmeden nce nbete yaklasincaki grup bulunabilir. Yukarida sylemedim ama syle basitce bir rnek vereyim.. Uzun bir eeg sinyaliniz olsun ve bunlarin histogramlarini alip bir kac zellige gre gruplandirdiniz. Mesela grubumuz syle olsun; toplamda 15-20 arasi siyah pixel varsa ve pixellerin cogu ortadaki 5 satirda ise bu bizim ortalama grubumuz olsun. Nbet gecirildiginde toplam siyah pixel sayisi 30 dan fazla ise ve bu pixellerin cogu en üstteki 5 satida ise o zaman anlarim ki bu nbet anidir. Nbet gecirmeden nceki zamanin grubuna bakalim, orada da mesela 25 civari pixel var ve pixellerin cogu orta segmentten yukariya dogru yavas yavas cogalmakta ise bu nbetin geleceginin habercisidir. Nbet bitimi icin de bir grup yaparsak, nbet aninda 30 dan fazla pixel vardi ve nbet bitince bu pixel sayisi üst taraftan asagi dogru kaymakta yani orta segmentte pixeller artmakta yani üstten asagiya dogru pixel sayisi artiyorsa nbet bitmis demektir not: pixellerden kastim siyah renkli olan pixellerin sayisi. Ben anlatimim icin üzgünüm hocam bu sekilde pek anlatma yetenegim yok :) Ama benim syledigim mantik temel obje tanima yntemidir. Pixellere ayirarak bunlari featureslere gre gruplandirmak gerekiyor. Benim anlattigim kisim burada daha iyi grsel olarak aciklaniyor https://docs.opencv. org/3.3.0/d7/d8b/tutorial_py_face_detection.html . Burada kendinize gre bir algoritma yapiyorsunuz (benim yukarida syledigim belli alanlarda 15-20 pixel, 25 pixel, 30 pixel.. gibi) bu da onu tanimliyor. Tabi ki birden fazla features cikarirsan bu tanima sansini arttirir ama bunun icin de belki yüzbinlerde data setine ihtiyaciniz olacak. O zaman daha spesifik bir ayrim yapabilirsiniz. Mesela bir sinyalin 20pixel yüksekliginde oldugunu varsayarsak, elinizdeki 100 binlerce veritesinden 1. satirda kac siyah nokta, 2. satirda kac siyah nokta olmasinin ortalamasini bulabilirsiniz. 24 tane veri seti cok büyük bir sayi degil ama yine de bir seyler cikarabilirsiniz. Ayrica birol kuyumcu'nun bu konuyla ilgili yazilmis bir kitabi var http://www.kitapyurdu.com/kitap/opencv-goruntu-isleme-ve-yapay-ogrenme/376463.html&filter_name=Birol%20Kuyumcu kendisinden cok sey grendim. Bir blogu da var, http://derindelimavi.blogspot. ch/ buradaki makalelerden de faydalanabilirsin hatta kendisiyle iletisime de gecebilirsin. Bildim bileli bu isle ugrasiyor. veri setimiz geniş hocam 24 hastanın, kafanın 23 ayrı yerinden alınan sinyalleri var her sinyal de giriş ve çıkış için ayrı izleniyor. yani 24 23 2 tane sinyalimiz var ortalama. uzunluklarıda 1 saat ve saniyede 5 kere rnekleniyorlar. anlattığın yntem daha çok grüntü işleme ve rüntü tanımaya yakın. lakin bizim veri setlerimiz içinde sinyal çizili olarak var mı gremiyoruz çünkü edf dosyasını açamıyoruz. sylediğin işlemleri yapabilmek için bütün bu sinyallerin grafiği olması lazım. bizim elimizde grafik yok. edf dosyalarını açabilirsek her şey netleşicek. edf dosyalarının içeriğinde sadece kanallardan gelen sinyallerin değerleri olsa bile işimizi grür. O veriler üzerinden makine ğrenmesi uygulayabiliriz. https://physionet.org/physiobank/database/chbmit/chb01/chb01_01. edf rneğin bu 1. hastanın ilk 1 saatlik eeg verileri. içeriğini açabilirsek sonuca ulaşabiliriz.

selam hocam, edf dosyalarini nasil import edersin bir fikrim yok ama eger czemezsen syle bir yol izleyebilirsiniz; ben dküman analiz dersi aldim ve bazi projelerimiz oldu, kelime tanimayla ilgili dikey ve yatay historgram cikartiyorduk ve bunlari kendimize gre belirli bir featurelar olusturarak kelime tanima yapiyorduk.. sen de benzer bir yapiyla hareket edersen bunlari bir standarta oturtursun. Yani biraz daha acacak olursam, graph in bir satirini ele al ve atiyorum lcüsü 1000x20 olsun. sen 1000 lik olan uzunlugu 100 parcaya bl bylece elinde 10x20 lik bir matris olacak her bir kolon icin. Ayni sekilde diger graphlari da bu sekilde olusturursan elinde her bir graph icin 10 ar tane 10x20 lik bir veri olacak.. Bunlarin ortalamasini alip belli bir esik degeri vererek normal degerler ve nbet gecirme aninin ortalamasini bulabilirsin.. anlatimim pek aciklayaci olmadiginin farkindayim ama bu konuya bakarsan biraz daha fikir verir https://www.tahribat.com/forum/image-similarity-comparison-algoritmasi-hakkinda-f-205831 ayrica burayi da okuyabilirsin https://www.tahribat.com/forum/artificial-neural-networks-kullanarak-karakter-ana-206276 bu sekilde kelime benzerlik oranlarini buluyorduk. Sen de grafiklerin benzerliklerini bulabilirsin.. Matlab üzerine cok fazla calismadim, basit olmasi acisindan c# ile gitmistik, resimleri pixllere ayirip siyah ve beyaz pixelleri sayman gerekiyor. Tabi ncelikle ilgili resimleri güzelce temizlemen gerek . kolay gelsin eyvallah hocam teşekkür ederim anlatmak istediğinin mantığını kavradım lakin burada nbet geçirme zamanını saptayabilmek için kullanacağımız algoritma, nceki nbet geçirme sürelerinin ortalamasını alarak ulaşabileceğimiz bi şey olmayacak. Daha nce kullanılmış algoritmaları geliştirmeyi deneyeceğiz veya kendimiz algoritma oluşturmaya çalışacağız nceki ve sonraki sinyalleri takip edeceğiz

Hocalar selam, epilepsi hastalığı taşıyan 24 tane hastanın anlık EEG beyin sinyallerini içeren bir veri setimiz var. Bu veri setini kullanarak hastaların bir dahaki nbetlerini ne zaman geçireceğini, makine ğrenmesi yaparak tespit-tahmin etmek istiyoruz. Lakin bu veri setleri. edf uzantısında ve bir türlü import edemedik. Veri setlerini nasıl import edebiliriz veya excel formatına nasıl dnüştürebiliriz? Veri Seti: https://physionet.org/physiobank/database/chbmit/

Şimdi dostum datanın çıktısını bilmediğim için doğru okuyup okumadıgını bilemeyeceğim. Zira sana attığım iki konudakinin sadece ikincisi yüklü bir data dndürdü. Sanırım boyut büyük oldugu için okumakta zorlanıyor. Matlabta pek mahir olmasamda bir kaç sonuç elde ettim. Umarım işini grür. http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/38641-reading-and-saving-of-data-in-the-edf+ Aşağıdaki linkteki fonksiyonları çalışma dosyana kaydet. Sonrasında data dosyalarınıda bu klasr içine koy. Aşağıdaki gibi okuyabilirsin. Dediğin gibi 23 sutunlu bir data çıkıyor. rnek olarak plot ettim birini. Filmlerde grdüğümüz grafiklere benzer birşey çıktı sanırım dogru yaptım. Hayırlı bilimler efenim. çok teşekkürler efenim ilerlediğimiz sonuçları da buraya aşama aşama kaydetmeyi düşünüyorum. elleriniz dert grmesin