ÖZ
Son yıllarda teknolojinin gelişmesi sonucunda beyin bilgisayar arayüzü ile ilgili çalışmalar artmıştır. Beyin Bilgisayar Arayüzü (Brain Computer Interface-BCI) yöntemlerinde Elektroansefalogram (ElectroencephalogramEEG) işaretleri yaygın olarak kullanılmaktadır. EEG verileri kullanılarak fiziksel hareketle hareketin hayali sınıflandırılabilmektedir. Bu çalışmada sağ elini kullanan ve hastalık durumu olmayan 21 yaşındaki bir erkeğe ait EEG verileri kullanılmıştır. Bu verilerin bir kısmı sol ve sağ elin ileri-geri hareketi esnasında kaydedilen EEG verileridir. Diğer veriler ise herhangi bir fiziksel hareket yapılmadan, hareketin hayal edilmesi durumu ile ilgili kayıtlardır. Welch metodu kullanılarak EEG verilerinin 1-48 Hz arasındaki frekanslarının güç yoğunlukları hesaplanmıştır. Elde edilen veri setleri tasarlanan Geri Yayılımlı Sinir Ağı (Backpropagation Neural NetworkBPNN) ‘ na uygulanmıştır. Ağın eğitimi sonunda 4.6731x10-23 ortalama karesel hata (Mean Squared Error -MSE) değerine ulaşılmıştır. Hayal ile hareket verilerinden oluşan test veri seti eğitilen ağa uygulandığında, hayal ile hareket verileri % 99.9975 doğrulukla sınıflandırılmıştır.
0 yorum:
Yorum Gönder