+90(533) 652 66 86
nwsa.akademi@hotmail.com
Fırat Akademi Samsun-Türkiye
| Cover Download | Context Page Download |
Bu çalışmada, sağlıklı ve epilepsi hastası olan kişilerden alınan EEG işaretleri farklı önişleme ve sınıflandırma yöntemleri kullanılarak analiz edilmiş ve bu yöntemlerin başarı oranları karşılaştırılmıştır. EEG işaretlerinin sınıflandırılması veya öbekleştirilmesi için öznitelik çıkarım (Ortalama Mutlak Değer (OMD), Yule-Walker AR ve Kovaryans AR), öbekleştirme (K-Ortalama, Bulanık C-Ortalama (BCO) ) ve sınıflandırma (Destek Vektör Analizi ve Lineer Diskriminant Analizi) metotları kullanılmıştır. Elde edilen yüksek sınıflandırma basarım sonuçları karşılaştırmalı olarak verilmiştir.
Keywords
EEG,
Epilepsi,
LDA,
LDA,
K-Ortalama,
In this study, normal and epileptic EEG signals are analyzed by using different preprocessing, classification/clustering methods and results are compared. Mean Absolute values and parametric models such as Yule-Walker AR and Covariance methods are used fort he feature extraction. For the classification of EEG signals Linear Discriminant Analysis, Support Vector Machine (SVM) methods are used. Clustering techniques such as K-means and Fuzzy C-means are also used for the analysis of the EEG signals. The comparative results confirmed that the proposed methods achieved high classification rates.
|
Authors |
|
|||
|
|
||||
|
Supporting Institution |
: | |||
|
|
||||
|
Project Number |
: | |||
|
|
||||
|
Thanks |
: | |||
