EMG Sinyallerinin Kısa Zamanlı Fourier Dönüşüm Özellikleri Kullanılarak Yapay Sinir Ağları ile Sınıflandırılması

Abstract

EMG sinyali kasların kasılması sırasında oluşan elektriksel aktivasyonun ölçülmesi işlemidir. EMG sinyali, kasların nöral aktivasyonu ve dinamikleri hakkında bilgi sağlamaktadır. Bu nedenle EMG sinyallerinin işlenmesi; sinir hastalıkları teşhisi, protez cihazlar ve insan makine etkileşiminde olmak üzere birçok alanda giderek daha etkin olarak kullanılmaya başlanmıştır. Özellikle EMG sinyallerinden hareket tespiti ve EMG sinyallerinin sınıflandırılması bu çalışmalar için önem teşkil etmektedir. Bu amaçla yapılan çalışmada EMG sinyallerinden hareket tespiti yapılması amaçlanmıştır. İlk olarak 6 farklı harekete ait EMG sinyalleri alınmış ve bu sinyallere Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü (KZFD) uygulanmış ve sinyaller Zaman-Frekans (Z-F) düzleminde gösterilmiştir. Daha sonra bu Z-F gösterimlerinden öznitelik çıkarmak amacıyla gösterimler bölütlenmiş ve her bir pencereye ait istatistiksel öznitelikler, Yerel İkili Örüntü (YİÖ) değerleri ve Gri Seviye Eş oluşum Matrisi (GSEM) hesaplanarak EMG sinyaline ait öznitelikler çıkartılmıştır. Çıkarılan bu öznitelikler Yapay Sinir Ağı (YSA) ile sınıflandırılmış ve sistemin başarımı ölçülmüştür. Sistemin doğruluk başarımı ortalama %92 olarak hesaplanmıştır.