4 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 4 / 4
Yayın Elektroensefalogram (EEG) işaretlerinin sıkıştırılmasında özgün bir yaklaşım(IEEE, 2008) Gürkan, Hakan; Güz, Ümit; Yarman, Bekir Sıddık BinboğaBu çalışmada, Elektroensefalogram(EEG) işaretlerinin yeniden oluşturulmasına yönelik olarak yeni bir yöntem sunulmaktadır. Sunulan yöntem, etkin bir k-ortalamalı sınıflandırma algoritması kullanılarak Sınıflandırılmış Temel Tanım ve Zarf Vektör Setlerinin oluşturulmasına dayanmaktadır. Bu çalışmada, EEG işaretleri eşit uzunluklu çerçevelere bölünerek analiz edilmiş ve herbir çerçeve Sınıflandırılmış Temel Tanım vektörü, Sınıflandırılmış Zarf vektörü ve Çerçeve Ölçekleme Katsayısı olarak adlandırılan üç parametrenin çarpımı biçiminde modellenmiştir. Bu durumda, EEG işaretinin herbir çerçevesi sınıflandırılmış temel tanım ve zarf vektör setlerine ilişkin iki sıra numarası R ve K ile çerçeve ölçekleme katsayısı cinsinden tanımlanabilir. Önerilen yöntemin başarımı ortalama karesel hata tanımı ve görsel inceleme ölçütü yoluyla değerlendirilmiştir. Önerilen yöntem, EEG işaretlerinin tanı açısından önemli kısımları korunarak, düşük yeniden oluşturma hataları ve yüksek sıkıştırma oranları ile yeniden oluşturulmasını sağlamaktadır.Yayın Türkçe haber yayını verileri için bürünsel bilginin çıkarılması ve cümle bölütlemede kullanılması(IEEE, 2014-04-23) Dalva, Doğan; Revidi, İzel D.; Güz, Ümit; Gürkan, HakanBu çalışmada, Türkçe haber yayını verilerine ilişkin bürünsel özelliklerin açık kaynak kodlu yazılımlar ile çıkarılması ve bürünsel özellik gruplarının Otomatik Konuşma Tanıma (Automatic Speech Recognition) Sistemi çıkışından elde edilen metin üzerinde cümle bölütlemedeki başarımlarının karşılaştırılması gerçekleştirilmiştir.Özellikle cümle bölütleme işlevi için oldukça yüksek başarım oranına sahip bir bürünsel özellik seti elde edilmiştir.
