Electrical - Electronic Engineering / Elektrik - Elektronik Mühendisliği
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/11
Browse
13 results
Search Results
Conference Object Citation - WoS: 1Citation - Scopus: 1Görgül kip ayrıştırması kullanılarak optik faz kırınımında hassasiyet iyileştirilmesi(IEEE, 2023) Ataç, Enes; Dinleyici, Mehmet SalihPhase diffraction is a potent property used in transparent dielectric film characterization. The measured diffraction pattern on the camera is evaluated by matching numerically computed diffraction patterns to determine the optical properties of the ultra-thin films (refractive index, thickness, etc.). However, the obtained diffraction data is not only a nonlinear and non-stationary signal but also exhibits micron-scale variations, thus limiting the measurement accuracy. Therefore, it is challenging to identify shifts in minima and deviations in amplitude on diffraction data to extract information about the optical properties of phase objects. In this study, it is aimed to improve the thickness sensitivity of the system by applying Empirical Mode Decomposition (EMD) to plane wave-based near-field phase diffraction data. Since EMD is very sensitive to abrupt changes in the signal due to the spatial frequency components, the nanoscale variations in the film thickness become more observable and detectable. Experimental outputs and numerical simulations show that the decomposition increases the thickness sensitivity comparing the classical matching technique.Conference Object Citation - Scopus: 2Parkinson hastalığı sınıflandırmasına yönelik ivmeölçer tabanlı zamanlama analizi(IEEE, 2023) Karaçalı, Bilge; Onay, FatihParkinson's disease is a neurodegenerative disorder caused by dopamine deficiency in the basal ganglia, resulting in cognitive and motor impairments. In this study, accelerometer signals were used to estimate the delay time between the command to start pedaling and the actual movement onset in three groups: healthy individuals (n=13), Parkinson's disease patients (n=13), and patients with freezing of gait symptoms (n=13). Features were extracted from the delay time distributions for each participant and subjected to a triple classification. Linear support vector machine achieved a classification accuracy of 69.2% for all participants. Notably, the average time to start pedaling was found to be significantly different among the three groups, and accelerometer-based timing analysis could be used as a diagnostic tool to assist clinical tests.Conference Object Dalgacık gürültü giderme yöntemiyle mikrodalga bileşen karakterizasyonunun iyileştirilmesi(IEEE, 2023) Karatay, Anıl; Olcay, Bilal Orkan; Yaman, FatihIn this study, an efficient approach is presented to improve the characterization of various microwave components commonly used in communication and radar applications, such as antennas and power dividers. The components were initially simulated and then fabricated using the Computer Simulation Technology (CST) software. Vector Network Analyzer (VNA) measurements of the fabricated components were performed using a low-cost but noisy coaxial cable, and the measurement results were processed using a wavelet-based noise reduction method. For comparison purposes, the Haar and Daubechies-4 (DB4) wavelet functions were applied separately, and the results were examined. It was observed that the correlation and root mean square error between the ideal and measurement results improved in a positive direction with the noise reduction application. This approach provides significant cost and labor advantages, particularly when expensive elements such as gold and silver are used in coaxial cables that are physically free from noise. The experimental and numerical results show good agreement between the ideal simulation results and the filtered measurement results.Conference Object Algıda gecikme ve kısa-ömürlü senkronizasyon temelli yeni bir hayali motor aktivite tanıma yaklaşımı(IEEE, 2023) Olcay, B. Orkan; Karaçalı, BilgeThis study proposes a novel approach for investigating a brain-computer interface that considers the temporal organization of brain activity, explicitly accounting for perception latency. To this end, we aligned the onset of task periods with the concurrence of left parietal and parieto-occipital electrodes to obtain the timings of perception latencies. Then, activity-specific synchronization timings between channel pairs were calculated using the time-aligned task periods. The perception latency and activity-specific synchronization timings were subsequently used for feature extraction and classification. The proposed approach achieved significantly better performance when comparing the proposed approach with the method that did not account for the perception latencyResearch Project Hayali ve gerçek motor fonksiyonlarda beyin bölgeleri arasındaki uyumlu davranışı veri odaklı çözümleyen yeni bir beyin-bilgisayar arayüzü yaklaşımı(2020) Karaçalı, Bilge; Özgören, MuratBeyin-bilgisayar arayüzü sistemleri beyinin işleyişiyle beraber ortaya çıkan fizyolojik yanıtlara dayanarak kullanıcılara, içinde bulundukları ortam üzerinde işlevsel kontrol sağlamaya çalışır. Beyinin işleyişini bu amaçla takip etmek için sıklıkla kullanılan teknolojilerden biri elektroensefalografidir (EEG). Ancak EEG verilerinden gerekli çıkarımları yapmak, aranan sinyalin düşük şiddeti, arka plandaki işlevlerin bu sinyali gizlemesi ve kaydedilen veride yakındaki bölgelerden kaynaklanan birçok sinyalin olması gibi sorunlardan ötürü zordur. Bu sebeplerle şimdiye kadar sadece kullanıcıya dikkatteki seçicilik ve sinirsel geri bildirim le birtakım belirli beyin sinyallerini kontrol etmeyi öğreten beyin-bilgisayar arayüzü uygulamaları sınırlı bir başarı gösterebilmiştir. Yapılmak istenen hareketi kullanıcının zihninde canlandırmasından tanımayı amaçlayan beyin bilgisayar arayüzü çalışmaları, yüksek bilgi aktarım hızı için kabul gören bir potansiyele rağmen umulan başarı düzeyinden uzaktır. Bu projede, gerçek ve hayali motor fonksiyonları tanımak için beyin bölgeleri arasındaki uyum yapısına dayalı yeni bir beyin-bilgisayar arayüzü yaklaşımı geliştirilmiştir. Farklı beyin bölgeleri arasındaki uyum yapısını çok kanallı EEG verisinden elde etmek için EEG sinyalleri üzerinde hiçbir istatistiksel veya dinamik model içermeyen yeni uyum ölçütleri kullanılmıştır. Farklı motor fonksiyonlar sırasında uyum düzeylerinde istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar gösteren EEG kanal çiftleri tespit edilmiş ve prototip beyin-bilgisayar arayüzü uygulamaları için gerçek ve hayali motor fonksiyon tanıma sistemlerinde değerlendirilmiştir. Bu projenin bulguları ve geliştirilmiş olan gerçek ve hayali motor fonksiyon tanıma yöntemleri, gerçek ve özellikle hayali motor fonksiyonları EEG kanalları arasındaki uyum profillerine bakarak birbirinden ayırt edebilen yüksek bilgi aktarım hızına sahip yeni nesil beyin-bilgisayar arayüzü yaklaşımlarına temel teşkil edecektir. Bu da beyin-bilgisayar arayüzü uygulamaları için motor fonksiyonlar sırasında ortaya çıkan beyindeki bağlanırlık yapılarının ışığında yeni eğitim paradigmalarının geliştirilmesine öncülük edecek ve nörolojik rehabilitasyon ile tamamen içe-kilitli hastalarla iletişimden nöral protezlerin kontolü ve bilgisayar kullanım deneyiminin yükseltilmesine kadar sivil ve askeri çok çeşitli uygulama alanlarında gerçekleştirilecek dramatik atılımların yolunu açabilecektir.Article İşin olsun platformu ilanlarında içerik kontrolü(Gazi Akademik Yayıncılık, 2021) Tuncer, Işılay; Keskin, Şeref; Apaydın, MehmetIn this paper, the approaches developed for the content management and automatic content control of the postings on the İşin Olsun website, which is a blue-collar job search and finding platform, will be explained. For this purpose, experiments were carried out with supervised machine learning models and Bert transformer architecture methods and the results were observed. At the end of the study, a system was developed in which the contents of the job texts are automatically classified using Bert for sequence classification, which was determined as the most successful method, and this system was integrated into the job search platform. Starting from labeling the job texts in two different classes as appropriate or unsuitable content by the controllers, from the preparation stages of the dataset to the integration of the classification model into the system, the studies are summarized in this paper.Conference Object Citation - Scopus: 1Diziden Diziye Modeli ve MIDI Müzik Veri Tabanı Kullanımıyla Gerçekçi Bir Davul Eşliği Üreteci(IEEE, 2022) Akyuz, Yavuz Batuhan; Gumustekin, SevketIn this work, artificial intelligence reinterpretation and/or addition of drum parts for musical pieces supplied in Musical Instruments Digital Interface (MIDI) format, have been carried out. To achieve this, Sequence-to-Sequence learning method and Encoder-Decoder Long Short-Term Memory (LSTM) artificial neural network model have been used. In order to improve training of this neural network, teacher forcing method was utilized. In the generation of new drum parts, the quality and the originality of the samples were improved by using temperature sampling. Our proposed method produces high quality drum accompaniments with adjustable complexity.Conference Object Üç Tümyönlü Kamera Kullanarak Stereoskopik. Video Karelerinin Gerçek Zamanlı Yapımı(IEEE, 2022) Cali, Mehmet; Gomustekin, SevketThere are many studies about acquisition of monoscopic and stereoscopic panorama in the literature. Since obtaining motion parallax accurately without having distortions is a very challenging problem, especially 360-degree stereoscopic image and video capturing has become a prevalent research topic. However, studies in this topic have focused on costly systems with many cameras and high processing power demand. In this study, which presents an efficient solution in terms of processing power and cost, stereoscopic frames are processed in real time using three consumer grade 360-degree cameras whose outputs are sampled according to view orientation. Besides, a method is developed to eliminate the distortions around the borders of the field of view with the help of blending with selected auxiliary camera frames.Conference Object Ampute Elektromiyografi Sinyallerinin Evrişimli Sinir Ağları Kullanılarak Sınıflandırılması(IEEE, 2020) Onay, Fatih; Mert, AhmetThe classification of EMG signals for the amputees is important to develop a powered-prosthetic that is capable of replacing with lost limbs. The EMG signals collected from residual limbs reduce the classification accuracy due to muscle movements that cannot be realized properly. In this study, classification performance is aimed to be increased by combining CNN with root mean square (RMS) and waveform length (WL) that are used in analysis of EMG signals successfully. The features such as RMS and WL extracted from EMG signals for the classification of six hand movements at the low, medium, and high force levels were applied to CNN input, and classification results were compared with nearest neighbour and linear discriminant analysis.Conference Object Citation - WoS: 2Citation - Scopus: 5Ardışık Etkinleştirilen Çoklu Derinlik Kameraları Kullanımıyla 3b Nesne Geriçatımı(IEEE, 2020) Tunçer, Esra; Gümüştekin, ŞevketBu çalışmada, bir objenin 3-boyutlu yapısının tümüyle elde edilmesi amacıyla objenin çevresine 4 adet derinlik kamerası (Kinect v1) yerleştirilmiştir. Çoklu Kinect kullanımında karşılaşılan bilgisayar bant genişliği ve girişim problemleri eklenti USB 2.0 kontrolcüler ve elektronik kontrollü objektif kapakları ile çözülmüştür. Alınan görüntülerin birleştirilmesi için kalibrasyon işlemi kızılötesi görüntüler üzerinde uygulanmıştır. Eşleşme problemleri Döngülü En Yakın Nokta metoduyla giderilmiş ve %3.41 hata oranına sahip eşleşme elde edilmiştir. Farklı geometrik özelliklere sahip nesnelerin 3B modellenmesi için eşleştirilen nokta bulutlarına Meshlab yazılımı aracılığıyla Poisson Yüzey Geriçatımı işlemi uygulanmıştır