EMG İşaretlerinin Filtrelenmesinde Çok Hızlı En Küçük Kareler Metodu İle Dalgacık Dönüşümü Metotlarının Karşılaştırılması
Year 2017,
Volume: 20 Issue: 1, 58 - 63, 27.04.2017
Yunus Çelik
,
Mahit Güneş
Abstract
Elektromiyografi (EMG) kaslarımızın fiziksel durumu hakkında bizleri
bilgilendiren bir ölçüm tekniğidir. Günümüzde doktorlar, fizik tedaviciler
hastalık teşhislerinde ve protez kol yapımında yaygın bir şekilde bu metodu
kullanmaktadırlar. EMG sinyalleri kasların içerisindeki maddelerin iyon
farklarından kaynaklı belirli bir potansiyel farka sahiptirler ve bu sinyaller
(mV) seviyesindedir. Bu sinyaller çok küçük olduklarından dolayı hassastırlar
ve gürültü kapma olasılıkları ortam koşullarına bağlı olarak değişmektedir.
Kırık kablolar, kirli elektrotlar, floresan lamba gibi dış etkiler sinyallerde
bozulmalara yol açabilmektedir. Bu yüzdendir ki EMG işaretlerinin filtrelenmesi
oldukça önemlidir. Bu makalede filtreleme işlemleri Çok Hızlı En Küçük Kareler
Metodu ve Dalgacık Dönüşümü metotları olmak üzere iki farklı yolla yapılmış ve
sonuçlar karşılaştırılmıştır
References
- 1- Mustafa Ersin K. Çoklu Hızlı İşaret İşleme Yöntemleri İle İşaretlerin Elde Edilmesi. İstanbul Teknik Üniversitesi Haziran 2007.
- 2- Performance Comparison of Noise Detection and Elimination Methods For Audio Signals Dept of IT, Mandalay ISSN 2319-8885 Vol.03, Issue.14 June-2014, Pages:3069-3073
- 3- Ayrık Dalgacık Dönüşümü İle Gürültü Süzme F.Vatansever,F.Uysal,A.Uzun Sakarya Üniversitesi, Teknik Eğitim Fakültesi, Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Bölümü
- 4- Performance and Comparative Analysis of Wavelet Transform in Denoising Audio Signal from Various Realistic Noise B.Munegowda Edinburgh Napier University May, 2016
- 5- Raymond H. K. and Edward W. J. A Variable Step Size LMS Algorithm. IEEE Transactions on Signal Processing. VOL 40, NO 7. JULY 1992
- 6- Model Reference Adaptive Control based on RBFNN for Speed Control of Induction Motors ŞİT,S,KILIÇ,E,ÖZÇALIK,H,ALTUN,M,GANİ,A (19.03.2016 -20.03.2016 ) , Yayın Yeri:International Conference on Natural Science and Engineering (ICNASE’16)
- 7- Ö. F. KEÇECİOĞLU, H. AÇIKGÖZ, and M. ŞEKKELİ, “Harmonik Bozunum Kompanzasyonu İçin Melez ve Çift Ayarlı Pasif Güç Filtresi Tasarımı ve Performans Analizi,” presented at the Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu (ELECO)
- 8- ÇELİK.Y,GÜNEŞ.M,TEKİN.M (ICETI) Noise Reduction Of EMG Signal Using Wavelet Transform The International Conference on Engineering Technology and Innovation
- 9- Winter D.A. (1991). Electromyogram recording, processing and normalization: procedures and consideration. Journal of Human Muscle Performance, 1, 5-15.
- 10- Carlo J. De Luca , L. Donald Gilmore , Mikhail Kuznetsov , Serge H. Roy Filtering the surface EMG signal: Movement artifact and baseline noise contaminationJournal of Biomechanics-USA-January 2010
Comparison of Least Mean Square and Wavelet Transform Methods for Filtering EMG Signals
Year 2017,
Volume: 20 Issue: 1, 58 - 63, 27.04.2017
Yunus Çelik
,
Mahit Güneş
Abstract
Elektromiyografi (EMG) kaslarımızın fiziksel durumu hakkında bizleri
bilgilendiren bir ölçüm tekniğidir. Günümüzde doktorlar, fizik tedaviciler
hastalık teşhislerinde ve protez kol yapımında yaygın bir şekilde bu metodu
kullanmaktadırlar. EMG sinyalleri kasların içerisindeki maddelerin iyon
farklarından kaynaklı belirli bir potansiyel farka sahiptirler ve bu sinyaller
(mV) seviyesindedir. Bu sinyaller çok küçük olduklarından dolayı hassastırlar
ve gürültü kapma olasılıkları ortam koşullarına bağlı olarak değişmektedir.
Kırık kablolar, kirli elektrotlar, floresan lamba gibi dış etkiler sinyallerde
bozulmalara yol açabilmektedir. Bu yüzdendir ki EMG işaretlerinin filtrelenmesi
oldukça önemlidir. Bu makalede filtreleme işlemleri Çok Hızlı En Küçük Kareler
Metodu ve Dalgacık Dönüşümü metotları olmak üzere iki farklı yolla yapılmış ve
sonuçlar karşılaştırılmıştır
References
- 1- Mustafa Ersin K. Çoklu Hızlı İşaret İşleme Yöntemleri İle İşaretlerin Elde Edilmesi. İstanbul Teknik Üniversitesi Haziran 2007.
- 2- Performance Comparison of Noise Detection and Elimination Methods For Audio Signals Dept of IT, Mandalay ISSN 2319-8885 Vol.03, Issue.14 June-2014, Pages:3069-3073
- 3- Ayrık Dalgacık Dönüşümü İle Gürültü Süzme F.Vatansever,F.Uysal,A.Uzun Sakarya Üniversitesi, Teknik Eğitim Fakültesi, Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Bölümü
- 4- Performance and Comparative Analysis of Wavelet Transform in Denoising Audio Signal from Various Realistic Noise B.Munegowda Edinburgh Napier University May, 2016
- 5- Raymond H. K. and Edward W. J. A Variable Step Size LMS Algorithm. IEEE Transactions on Signal Processing. VOL 40, NO 7. JULY 1992
- 6- Model Reference Adaptive Control based on RBFNN for Speed Control of Induction Motors ŞİT,S,KILIÇ,E,ÖZÇALIK,H,ALTUN,M,GANİ,A (19.03.2016 -20.03.2016 ) , Yayın Yeri:International Conference on Natural Science and Engineering (ICNASE’16)
- 7- Ö. F. KEÇECİOĞLU, H. AÇIKGÖZ, and M. ŞEKKELİ, “Harmonik Bozunum Kompanzasyonu İçin Melez ve Çift Ayarlı Pasif Güç Filtresi Tasarımı ve Performans Analizi,” presented at the Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu (ELECO)
- 8- ÇELİK.Y,GÜNEŞ.M,TEKİN.M (ICETI) Noise Reduction Of EMG Signal Using Wavelet Transform The International Conference on Engineering Technology and Innovation
- 9- Winter D.A. (1991). Electromyogram recording, processing and normalization: procedures and consideration. Journal of Human Muscle Performance, 1, 5-15.
- 10- Carlo J. De Luca , L. Donald Gilmore , Mikhail Kuznetsov , Serge H. Roy Filtering the surface EMG signal: Movement artifact and baseline noise contaminationJournal of Biomechanics-USA-January 2010