EMG sinyallerinin özniteliklerinin çıkarılması, YSA ve kNN algoritmalarıyla sınıflandırılması
Yükleniyor...
Tarih
2018
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
IEEE
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/closedAccess
Özet
Bu çalışma, kasların hareketiyle oluşan elektriksel sinyallerin sınıflandırılmasını amaçlamaktadır. Veri seti dört farklı bireyden alınan sekiz farklı hareketin sinyallerini içerir. Sınıflandırılan hareketler, baş, işaret, orta, yüzük, baş-işaret, başorta, baş-yüzük parmakları ve el kapama hareketleridir. Öncelikle sinyal, pencereleme işlemiyle küçük parçalara ayrılmış, bu küçük sinyallere çeşitli öznitelik çıkarımı yöntemleri uygulanarak öznitelik vektörleri oluşturulmuştur. Sonrasında öznitelik vektörleri k en yakın komşular algoritması ve yapay sinir ağları algoritmasıyla sınıflandırılmıştır. Bu işlemler sonunda, sınıflandırma doğruluğu 150 ms’de kNN için %89 iken YSA için %93 olarak bulunmuştur. Ancak kNN algoritmasının YSA’ya göre daha kısa işlem süresine sahip olduğu görülmüştür.
This study aims to classify the electrical signals generated by the movement of muscles. The data set contains eight different motion signals from four different individuals. Classified motions are thumb, index, middle, ring, thumb-index, thumb-middle, thumb-ring and hand close. Firstly, the signal is divided into small parts by windowing process, and the feature vectors are created by applying various feature extraction methods to these small signals. Then, the feature vectors are classified by k-nearest neighbors and artificial neural networks algorithm. At the end of these processes, the classification accuracy was 89% for kNN at 150 ms and 93% for ANN. The advantage of the kNN Algorithm is that the processing time is shorter than ANN.
This study aims to classify the electrical signals generated by the movement of muscles. The data set contains eight different motion signals from four different individuals. Classified motions are thumb, index, middle, ring, thumb-index, thumb-middle, thumb-ring and hand close. Firstly, the signal is divided into small parts by windowing process, and the feature vectors are created by applying various feature extraction methods to these small signals. Then, the feature vectors are classified by k-nearest neighbors and artificial neural networks algorithm. At the end of these processes, the classification accuracy was 89% for kNN at 150 ms and 93% for ANN. The advantage of the kNN Algorithm is that the processing time is shorter than ANN.
Açıklama
26th IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) -- May 02-05, 2018 -- İzmir, Turkey
Anahtar Kelimeler
Yapay Sinir Ağları, K-en Yakın Komşular, Öznitelik Çıkarımı, Sınıflandırma, Artificial Neural Networks, K-Nearest Neighbors, Feature Extraction, Classification
Kaynak
26th IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)
WoS Q Değeri
N/A
Scopus Q Değeri
N/A