| dc.creator |
YAĞANOĞLU, Mete |
|
| dc.creator |
BOZKURT, Ferhat |
|
| dc.creator |
GÜNAY, F. Baturalp |
|
| dc.date |
2014-12-30T00:00:00Z |
|
| dc.date.accessioned |
2019-07-09T12:16:57Z |
|
| dc.date.available |
2019-07-09T12:16:57Z |
|
| dc.identifier |
http://dergipark.org.tr/jesd/issue/20871/223985 |
|
| dc.identifier |
|
|
| dc.identifier.uri |
http://acikerisim.sdu.edu.tr/xmlui/handle/123456789/48552 |
|
| dc.description |
In this study, we compare various feature extraction methods for BrainComputer Interface (BCI) systems based on Electroencephalogram (EEG). BCI systems in general are executed in three major steps. In the first step, called preprocessing, we use certain normalization techniques to improve the accuracy of the results. As for the second step, we use various feature extraction techniques and compare their implications. In the third step we use K-nearest neighbor (kNN) algorithm for classification purposes. In our analysis, we use a data set presented in BCI Competition in 2003, which was obtained by performing a data collection technique performed on a healthy person. The data set was generated using six electrodes attached to that personwhile moving a cursor up and down on a computer screen. In this study, we describe how to perform feature extraction methods and suggest which one is the most suitable for this particular data set |
|
| dc.description |
Bu çalışmada Elektroensefalogram (EEG) tabanlı Beyin-Bilgisayar Arayüzü (BBA) sistemlerinde çeşitli öznitelik çıkarma yöntemleri karşılaştırılmıştır. BBA sistemleri genelde 3 temel aşamadan oluşur. Ön işleme aşamasında sınıflandırmada daha iyi sonuç elde etmek için normalizasyon yöntemi kullanılmıştır. Öznitelik çıkarmada çeşitli yöntemler kullanılmış ve karşılaştırılmıştır. Sınıflandırmada ise k-en yakın komşuluk (kNN) algoritması kullanılmıştır. Bu çalışmada, BCI Competition 2003 yarışmasında sunulan sağlıklı bir insandan alınmış veri seti kullanılmıştır. Bu veri seti, kişinin bilgisayar ekranında imleci yukarı ve aşağı yönde hareket ettirmesi esnasında altı adet elektrot ile kaydedilerek elde edilmiştir. Bu veri setinden alınan EEG tabanlı BBA verileri ön işleme yapıldıktan sonra, öznitelik çıkarma yöntemleri anlatılmış ve bu veri seti için uygun yöntem önerilmiştir. |
|
| dc.format |
application/pdf |
|
| dc.language |
tr |
|
| dc.publisher |
Süleyman Demirel University |
|
| dc.publisher |
Süleyman Demirel Üniversitesi |
|
| dc.relation |
http://dergipark.org.tr/download/article-file/195417 |
|
| dc.source |
Volume: 2, Issue: 3
313-318 |
en-US |
| dc.source |
1308-6693 |
|
| dc.title |
EEG TABANLI BEYİN-BİLGİSAYAR ARAYÜZÜ SİSTEMLERİNDE ÖZNİTELİK ÇIKARMA YÖNTEMLERİ |
en-US |
| dc.type |
info:eu-repo/semantics/article |
|