EEG sinyallerinin dalgacık dönüşümü ve ortak vektör yaklaşımı ile sınıflandırılması - Ünal, Hatice Pınar (My University, 2021)
Duygular, insanların psikolojik durumunu oluşturan, buna bağlı olarak günlük yaşantısında yaptığı faaliyetlerin verimini etkileyen en önemli kavramlardandır. Duygu işleme yeteneği olmayan bilgisayarların ve robotların, doğal şekilde insanlarla iletişim kurması beklenemez. Son yıllarda yapılan araştırmalarda insan bilgisayar etkileşimine diğer bir ifadeyle bilgisayarların duyguları analiz etmesine odaklanılmıştır. Duygu analiziyle insan makine etkileşiminin arttırılması; beyin kontrolüyle çalıştırılabilecek sistemler için geliştirilen beyin bilgisayar arayüzleri, e- ticaret, oyun endüstrisi, güvenlik, sağlık gibi farklı alanların gelişimine katkı sağlayacaktır. Ancak duyguların kişiden kişiye değişmesi, insanların aynı görsele farklı duygusal tepkiler verebilmesi gibi sebepler duygu analizini zorlaştırmaktadır. Duygu tahmini yüz ifadelerinin, mimiklerin, seslerin kullanılmasıyla ilk olarak 1990’lı yıllarda yapılmıştır. Bu verilerin elde edilmesi kolay olsa da manipüle edilmeye yatkın olduklarından yanıltıcı tahminlere neden olabilmektedir. Fizyolojik sinyaller daha güvenilir olduğundan duygu tahmini için tercih edilmektedir. Son yıllarda EEG cihazlarının gelişimi, kanal sayısının azaltılmasıyla taşınmasının ve veri alımının kolaylaşması gibi etkenlerden dolayı EEG verileri daha çok tercih edilmektedir. Bu tez çalışmasında duygu analizi aşamalarında kullanılan çeşitli yöntemlerin sınıflandırma başarımına etkisi incelenmiştir. EEG sinyali analizinde ilk defa Ortak Vektör Yaklaşımı yöntemi kullanılmıştır. Duygu analizi konusunda tercih edilen en popüler açık kaynak veri seti olan DEAP veri seti kullanılmıştır. İlk olarak 4. seviye daubuchies4 dalgacığı ile frekans bantlarına ayrılan EEG sinyallerinin örneklemleri çeşitli sinyal işleme metotları aracılığıyla tek boyuta indirgenmiş ve enerji metodunun daha başarılı sonuç verdiği gözlemlenmiştir. Ardından 32 kanal ve 10 kanal için; Ortak Vektör Yaklaşımı, Destek Vektör Makineleri yöntemleriyle toplu ve bireysel olarak analiz edilerek sınıflandırma sonuçları tablolar ile sunulmuştur. Sınıflandırmaların çoğunluğunda Ortak Vektör Yaklaşımı yöntemi daha başarılı olmuştur.

Emotions are one of the most important concepts that constitute the psychological state of people and therefore affect the efficiency of the activities they do in their daily life. Computers and robots that do not have the ability to process emotions cannot be expected to communicate with humans naturally. Recent research has focused on human-computer interaction, in other words, computers to analyze emotions.Increasing human-machine interaction with sentiment analysis; Brain-computer interfaces developed for systems that can be operated with brain control will contribute to the development of different fields such as e-commerce, game industry, security, and health. However, the reasons such as the change of emotions from person to person and the fact that people can give different emotional reactions to the same visual make it difficult to analyze the emotions. Emotion prediction was first made in the 1990s by using facial expressions, gestures, and voices. Although these data are easy to obtain, they can lead to misleading estimates as they tend to be manipulated. Physiological signals are preferred for emotion prediction because they are more reliable. In recent years, EEG data are more preferred due to factors such as the development of EEG devices, the reduction in the number of channels, and the ease of transportation and data acquisition.In this thesis, the effect of various methods used in emotion analysis stages on classification performance was examined. The common Vector Approach method was used for the first time in EEG signal analysis. The DEAP data set, which is the most popular open-source data set for sentiment analysis, was used. First, the samples of EEG signals divided into frequency bands with level 4 daubuchies4 wavelet were reduced to one dimension by means of various signal processing methods and it was observed that the energy method gave more successful results. Then for 32 channels and 10 channels; By analyzing the Common Vector Approach and Support Vector Machines methods collectively and individually, the classification results are presented in tables. The Common Vector Approach method has been more successful in most of the classifications.
Keywords: Common Vector Approach; Dalgacık Dönüşümü; Destek Vektör Makinesi; Duygu Analizi EEG; EEG; Emotion Classification; Engineering; Feature Extraction; Mechatronics; Mekatronik; Mühendislik; Ortak Vektör Yaklaşımı; Özellik Çıkarımı; Signal Processing; Sinyal İşleme; Support Vector Machine; Wavelet Transforms