Bilgilendirme: Sürüm Güncellemesi ve versiyon yükseltmesi nedeniyle, geçici süreyle zaman zaman kesintiler yaşanabilir ve veri içeriğinde değişkenlikler gözlemlenebilir. Göstereceğiniz anlayış için teşekkür ederiz.
 

Eeg Verisinde Kanallar-arası Zaman Uyumluluk Profilleri Kullanılarak Hayali Hareket Tanıma

dc.contributor.author Olcay, Bilal Orkan
dc.contributor.author Özgören, Murat
dc.contributor.author Karaçalı, Bilge
dc.contributor.other 01.01. Units Affiliated to the Rectorate
dc.contributor.other 03.05. Department of Electrical and Electronics Engineering
dc.contributor.other 01. Izmir Institute of Technology
dc.contributor.other 03. Faculty of Engineering
dc.coverage.doi 10.1109/SIU.2016.7496002
dc.date.accessioned 2017-08-22T07:26:23Z
dc.date.available 2017-08-22T07:26:23Z
dc.date.issued 2016
dc.description 24th Signal Processing and Communication Application Conference, SIU 2016; Zonguldak; Turkey; 16 May 2016 through 19 May 2016 en_US
dc.description.abstract Bu çalışmada, elektrotlar arası zaman gecikmesi kullanılarak bir beyin-bilgisayar ara yüzü çalışması gerçekleştirilmiştir. Öznitelik olarak, seçilen referans kanalı ile geriye kalan tüm kanalların çapraz kovaryansının mutlak değerinin en yüksek olduğu zaman gecikmeleri hesaplanmıştır. Çalışmada kullanılan 5 kişi içinden 3 kişinin sınıflandırma performansının %100’e yakın olmasının yanında bu kişilerin eğitim veri seti sayısının diğer iki kişiye göre oldukça düşük olması ve literatürde buna benzer çalışmaların azlığı, önerilen yaklaşımın geliştirilmeye açık olduğunu göstermektedir. en_US
dc.description.abstract In this study, we have carried out a brain-computer interface study that uses time delays between electrodes. As features, we have calculated the time delays that maximizes the absolute value of the cross-covariance between the chosen reference channel and the remaining channels. Performance results of 3 out of 5 participants that were nearly at a %100 accuracy level along with a relatively smaller number of training data, and a lack of similar studies indicate that the proposed approach is open to the further improvements. en_US
dc.identifier.citation Olcay, B. O., Özgören, M., and Karaçalı, B. (2016, May 16-19). EEG verisinde kanallar-arası zaman uyumluluk profilleri kullanılarak hayali hareket tanıma. Paper presented at the 24th Signal Processing and Communication Application Conference, SIU 2016. doi:10.1109/SIU.2016.7496002 en_US
dc.identifier.doi 10.1109/SIU.2016.7496002 en_US
dc.identifier.isbn 9781509016792
dc.identifier.scopus 2-s2.0-84982847729
dc.identifier.uri http://doi.org/10.1109/SIU.2016.7496002
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11147/6158
dc.language.iso tr en_US
dc.publisher Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. en_US
dc.relation.ispartof 24th Signal Processing and Communication Application Conference, SIU 2016 en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject BCI Competition-III en_US
dc.subject Brain computer interface en_US
dc.subject Cross-covariance en_US
dc.subject Time coherences en_US
dc.subject Beyin bilgisayar ara yüzü en_US
dc.subject Zaman uyumluluğu en_US
dc.subject Çapraz-kovaryans en_US
dc.title Eeg Verisinde Kanallar-arası Zaman Uyumluluk Profilleri Kullanılarak Hayali Hareket Tanıma en_US
dc.title.alternative Imaginary Activity Recognition Using Inter-Channel Time Coherence Profiles in Eeg Data en_US
dc.type Conference Object en_US
dspace.entity.type Publication
gdc.author.id TR114771
gdc.author.id TR11527
gdc.author.institutional Olcay, Bilal Orkan
gdc.author.institutional Olcay, Bilal Orkan
gdc.author.institutional Karaçalı, Bilge
gdc.coar.access open access
gdc.coar.type text::conference output
gdc.description.department İzmir Institute of Technology. Electrical and Electronics Engineering en_US
gdc.description.endpage 1368 en_US
gdc.description.publicationcategory Konferans Öğesi - Ulusal - Kurum Öğretim Elemanı en_US
gdc.description.scopusquality N/A
gdc.description.startpage 1365 en_US
gdc.description.wosquality N/A
gdc.identifier.openalex W2422998600
gdc.identifier.wos WOS:000391250900318
gdc.openalex.fwci 0.245
gdc.openalex.normalizedpercentile 0.19
gdc.opencitations.count 1
gdc.scopus.citedcount 1
gdc.wos.citedcount 1
local.message.claim 2023-01-27T11:49:10.722+0300 *
local.message.claim |rp02429 *
local.message.claim |submit_approve *
local.message.claim |dc_contributor_author *
local.message.claim |None *
relation.isAuthorOfPublication 46ef7125-cb82-4b50-b76b-45b8cee0c04c
relation.isAuthorOfPublication a081f8c3-cd7b-40d5-a9ca-74707d1b4dc7
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery 46ef7125-cb82-4b50-b76b-45b8cee0c04c
relation.isOrgUnitOfPublication 9711dc3e-de1f-44ab-8c8a-00d8a2db8ba5
relation.isOrgUnitOfPublication 9af2b05f-28ac-4018-8abe-a4dfe192da5e
relation.isOrgUnitOfPublication 9af2b05f-28ac-4003-8abe-a4dfe192da5e
relation.isOrgUnitOfPublication 9af2b05f-28ac-4004-8abe-a4dfe192da5e
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery 9711dc3e-de1f-44ab-8c8a-00d8a2db8ba5

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
6158.pdf
Size:
299.94 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Conference Paper

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: