Yazar "Arserim, Muhammet Ali" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 13 / 13
  • Küçük Resim
    Öğe
    Analysis of epileptic iEEG data by applying convolutional neural networks to low-frequency scalograms
    (IEEE-Institute of Electrical Electronics Engineers INC., 2021) Bayram, Muhittin; Arserim, Muhammet Ali
    In this paper, Convolutional Neural Networks (CNN) method was applied to low frequency scalograms in order to contribute to the development of diagnostic and early diagnosis systems of epileptic intracranial EEG (iEEG) signals of brain dynamics at preictal, ictal, and postictal states, and to achieve results that will be the basis for determining the pathological conditions of iEEG signals. As part of this study, iEEG data obtained from epileptic subjects were first decomposed into their subbands by discrete wavelet transformation, and then Shannon entropy was applied to these five subbands (delta, theta, alpha, beta, and gamma). The results obtained made us observe that the delta subband entropy value is lower than other subband entropy values. A low entropy value means that the data is less chaotic. A low degree of chaos means better predictability. Within this context, scalogram images of low-frequency delta subband were obtained at preictal, ictal, and postictal stages and treated with the CNN method, and consequently, a 93.33% accuracy rate was obtained.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Beyin sinyallerinin modern spektral analiz yöntemleri ile kestirimi
    (Dicle Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2001) Arserim, Muhammet Ali; Akın, Mehmet
    Beyinde üretilen elektriksel aktivitelerin kaydedilen grafiğine elektroansefalografı(EEG) denmektedir. EEG, özellikle beynin fonksiyonel ve mental aktivitesi incelenirken faydalı olmaktadır. EEG işaretleri, beynin fiziksel ve zihinsel aktivitesine göre dört ana frekans bandına sahip spektral bileşenler(5, 6, et ve p dalgalan) içermektedir. EEG işaretlerinin bilgisayar ortamında incelenmesi için öncelikle işaretlerin sayısal hale getirilmesi, daha sonra da kaydedilmesi gerekmektedir. Bunun için bilgisayarla EEG cihazı arasında bir ara birim ünitesi kullanılmıştır. Sayısallaştınlıp kaydedilen EEG işaretleri modern işaret işleme tekniklerinden biri olan dalgacık dönüşümü yöntemi ile spektral bileşenlerine ayrılmıştır. Dalgacık dönüşümü yöntemi, işareti zaman ve frekans boyutunda incelemektedir. Böylece işaretlerin spektral bileşenlerinin zaman boyutunda aldığı değerleri de görmekteyiz. Bu çalışmada elde edilen EEG spektral bileşenleri bir yapay sinir ağı modelinin girişlerine uygulanmış ve yapay sinir ağı bu girişlere bağlı olarak eğitilmiştir. Buna göre yapay sinir ağının çıkışları giriş işaretine göre çıkışta insan beynine ait bazı parametreleri ortaya koymaktadır. Sonuç olarak gelişen teknolojinin yanı sıra işaret işleme tekniklerinin etkin kullanımı hastalık teşhislerinde faydalı olabilecek yenilikleri ve yapılabilecek hataları minimuma indirme olanağım beraberinde getirecektir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Compare the classification performances of convolutional neural networks and capsule networks on the Coswara dataset
    (Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, 2023) Muhammad, Abdulaziz; Arserim, Muhammet Ali; Türk, Ömer
    Since the beginning of the COVID-19 pandemic, researchers have developed numerous machine learning models to distinguish between positive and negative COVID-19 sounds. The aim of this study is to compare the classification performances of convolutional neural networks (CNN) and capsule networks (CapsNet) on the Coswara dataset, which includes 1404 healthy subjects and 522 COVID-19 positive subjects, each containing nine different types of sounds. The dataset was preprocessed by using oversampling and normalization techniques after feature extraction. k-fold cross-validation was used (where k=10) to train and evaluate the models. The CNN classifiers achieved a 94% ACC, while the CapsNet classifiers achieved an 90% ACC. Furthermore, when using leave-one-out cross-validation, the CNN classifier achieved an ACC of 99%. we also compared the performance of the CNN and CapsNet networks on the Coswara dataset without preprocessing. Without oversampling techniques, the CNN classifiers achieved an 93% ACC, compared to 54% for the CapsNet classifiers. When normalization techniques were not applied, the CNN classifiers achieved an 86% ACC, while the CapsNet classifiers achieved a 26% ACC.
  • [ X ]
    Öğe
    Comparison of push-recovery control methods for Robotics-OP2 using ankle strategy
    (Gazi Univ, Fac Engineering Architecture, 2024) Aslan, Emrah; Arserim, Muhammet Ali; Ucar, Aysegul
    The main purpose of this study is to develop push-recovery controllers for bipedal humanoid robots. In bipedal humanoid robots, occur balance problems against external pushes. In this article, control methods that will be the solution to the balance problems in humanoid robots are proposed. We aim to ensure that bipedal robots that behave like humans can come to a position of balance against external pushes. When people encounter balance problems as a result of outside pushes, they respond quite successfully. This ability is limited in bipedal humanoid robots. The main reason for this is the complex structures and limited capacities of humanoid robots. In the real world, there are push-recovery strategies created by considering the reactions of people in case of balance disorder. These strategies; are ankle, hip, and step strategies. In this study, the ankle strategy, from the push-recovery strategies, was used. Different control methods have been tried with the ankle strategy. Three different techniques of control were utilized in the applications. These methods are as follows; Classical control method is PD, Model Predictive Control (MPC) based on prediction, and Deep Q Network (DQN) as deep reinforcement learning algorithm. The applications were carried out on the Robotis-OP2 robot. Simulation tests were done in 3D in the Webots simulator. The humanoid robot was tested with three methods and the results were compared. It has been determined that the Deep Q Network algorithm gives the best results among these methods.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Development of Push-Recovery control system for humanoid robots using deep reinforcement learning
    (Ain Shams University, 2023) Aslan, Emrah; Arserim, Muhammet Ali; Uçar, Ayşegül
    This paper focuses on the push-recovery problem of bipedal humanoid robots affected by external forces and pushes. Since they are structurally unstable, balance is the most important problem in humanoid robots. Our purpose is to design and implement a completely independent push-recovery control system that can imitate the actions of a human. For humanoid robots to be able to stay in balance while standing or walking, and to prevent balance disorders that may be caused by external forces, an active balance control has been presented. Push-recovery controllers consist of three strategies: ankle strategy, hip strategy, and step strategy. These strategies are biomechanical responses that people show in cases of balance disorder. In our application, both simulation and real-world tests have been performed. The simulation tests of the study were carried out with 3D models in the Webots environment. Real-world tests were performed on the Robotis-OP2 humanoid robot. The gyroscope, accelerometer and motor data from the sensors in our robot were recorded and external pushing force was applied to the robot. The balance of the robot was achieved by using the recorded data and the ankle strategy. To make the robot completely autonomous, Deep Q Network (DQN) and Double Deep Q Network (DDQN) methods from Deep Reinforcement Learning (DPL) algorithms have been applied. The results obtained with the DDQN algorithm yielded 21.03% more successful results compared to the DQN algorithm. The results obtained in the real environment tests showed parallelism to the simulation results.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Dicle Üniversitesi güneş enerji santralinin şebeke ile paralel çalışmasında olası adalaşma probleminin Matlab simülasyon ortamında değerlendirilmesi
    (Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, 2019) Güneli, Sadi Serdar; Arserim, Muhammet Ali; Kenanoğlu, Rıdvan
    Türkiye’de Elektrik Piyasasında Lisanssız Elektrik Üretimine İlişkin yönetmenlik; 14/3/2013 tarihli ve 6446 sayılı Elektrik Piyasası Kanununun 14 üncü maddesi kapsamında değiştirilmesi ile Ülkemizde bir çok yerel elektrik santrali kurulmuş ya da kurularak elektrik şebekeleri ile paralel çalışır duruma getirilecektir. Yapılan son kanun değişiklikleri ile birçok yerel elektrik santralinin kurulması ve işletmeye alınması işlemleri devam etmektedir. Bu santrallerin enerji üretimine büyük katkısının yanında şebeke ile paralel çalışması sırasında teknik personel ve diğer tüketiciler açısından çeşitli problemler doğurmaktadır. Bu çalışmada öncelikle, Dicle Üniversitesi Güneş Enerji Santralinin Ana Şebeke ile bağlantısı Matlab simülasyon ortamında modellendikten sonra olası arızalara karşı elde edilen veriler gözlemlenmiştir. Daha sonra Ana Şebeke ile paralel çalışan Santralin, Mühendislik Fakültesini beslemesi durumunda oluşacak farklı senaryolar simülasyon ortamında tasarlanmıştır ve bu simülasyonların sonuçları değerlendirilmiştir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Forming and co-simulation of square and triangular waveforms by using system generator
    (Balkan Yayın, 2019) Arserim, Muhammet Ali; Haydaroğlu, Cem; Acar, Hüseyin; Uçar, Ayşegül
    Nowadays Field Programmable Gate Arrays(FPGAs) are used to implement several processes in different areas such military defense, medical devices, automation, telecommunication, and image processing etc. Some of the advantages of FPGA are parallel and hardware processing. On the other hand programming FPGAs by classic design methodologies requires much effort. Therefore, design tools like System Generator can provide facilities about programming FPGAs. System Generator is a design tool from Xilinx to program the Xilinx FPGAs in MATLAB/Simulink graphic based editor. Also its block set is limited with respect to Simulink, has. In this study square, and triangular waveforms are built with the basic blocks of System Generator tool. These waveforms belong to basic sources for signal processing. Generally, they are used in power electronics especially for producing PWM, or sinus PWM. Also co-simulation can be done by using System Generator. Square waveform block, which is implemented, has variable amplitude, frequency, duty cycle, and offset values whereas triangular waveform has variable amplitude, frequency, and offset values. Triangular waveform has an error as 2 % due to data bus width.
  • [ X ]
    Öğe
    İnsansı robot robotis-op2 için itme kurtarma kontrol yöntemlerinin karşılaştırılması
    (Gazi Üniversitesi, 2024) Aslan, Emrah; Arserim, Muhammet Ali; Uçar, Ayşegül
    Bu çalışmanın ana hedefi, iki ayaklı insansı robotlar için itme-kurtarma kontrolörleri geliştirmektir. İki ayaklı insansı robotlarda dışardan gelen itmelere karşı denge problemi oluşmaktadır. Bu makalede insansı robotlardaki denge problemlerine çözüm olacak kontrol yöntemleri önerilmiştir. Amacımız, insan gibi davranan iki ayaklı robotların dışardan gelen itmelere karşı denge pozisyonuna gelebilmesini sağlamaktır. İnsanlar dışarda gelen itmeler sonucunda denge problemleri ile karşılaştıklarında oldukça başarılı bir şekilde tepki vermektedirler. İki ayaklı insansı robotlarda ise bu yetenek sınırlıdır. Bunun başlıca sebebi insansı robotların karmaşık yapıları ve kapasitelerinin sınırlı olmasıdır. Gerçek dünyada insanların denge bozukluğu durumunda gösterdikleri tepkiler ele alınarak oluşturulan itme-kurtarma stratejileri bulunmaktadır. Bu stratejiler; ayak bileği, kalça ve adım stratejileridir. Bu çalışmada itme-kurtarma stratejilerinden ayak bileği stratejisini kullanılmıştır. Ayak bileği stratejisini kullanarak, farklı kontrol yöntemleri denenmiştir. Yapılan uygulamalarda üç farklı kontrol yöntemi kullanılmıştır. Bunlar; klasik kontrol yöntemi PID, tahmine dayalı olarak Model Predictive Control (MPC) ve derin pekiştirmeli öğrenme algoritmalarından Deep Q Network (DQN) yöntemleridir. Uygulamalar ROBOTİS-OP2 insansı robotu üzerinde gerçekleştirilmiştir. Simülasyon testleri ise Webots simülatöründe 3 boyutlu olarak yapılmıştır. Her bir yöntem ile insansı robot test edilmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Bu yöntemlerden derin pekiştirmeli öğrenme algoritması olan Deep Q Network (DQN) en iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    İnsansız hava aracından çekilen videolar kullanılarak derin öğrenme yaklaşımı ile nesne tespiti
    (Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, 2023) Usta, Ayşan; Arserim, Muhammet Ali
    Günümüzde, İnsansız Hava Araçları(İHA) sınır güvenliği, sahil güvenliği, savunma, saldırı başta olmak üzere arama kurtarma, zirai ilaçlama, yangın söndürme gibi geniş bir kullanım alanına sahiptir. Bununla beraber İHA’nın bazı görevleri otonom bir şekilde yerine getirebilmesi ise bilgisayarlı görü sisteminin buna entegresi ile olur. Bu alandaki uygulamalardan biri olan havadan nesne tespiti uygulamaları, uzaklık, yakınlık kavramlarına bağlı olarak farklı boyutlardaki nesneleri tespit edememe, yavaş tespit, yanlış tahminleme gibi çeşitli hatalar içerebilir. Derin Öğrenme(DÖ) uygulamaları ile bu hatalar en aza indirilebilir. Bu çalışmada VRAT[1] video setinden alınan görüntülerle YOLOv3 DÖ ağı eğitilmiş ve daha sonra DJI Mavic 2 Zoom İHA kamerasından elde edilen görüntülerle tekrar eğitim yapılarak videodaki araçların ve yayaların tespiti sağlanmıştır. Eğitim ve test süreci Google Colab Tesla T4 GPU makinesinde gerçekleştirilmiştir. Modelin performansı ilk ve ikinci eğitim için Loss, mAP 2.345, %79 ve 1.171, %70.09 olarak bulunmuştur.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Maksimum güç noktası izleyicisinde kullanılan artan iletkenlik algoritmasının FPGA tabanlı gerçeklenmesi
    (Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, 2019) Ay, Seyran; Arserim, Muhammet Ali
    Fosil yakıtların çevreyi kirletmeleri ve rezervlerinin yakın bir gelecekte tükenecek olmaları sebebiyle, son yıllarda dünya genelinde yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelim hızla artmıştır. Güneş ışınlarından fotovoltaik(FV) paneller ile elektrik enerjisi üretimi de yenilenebilir enerji üretimi metotlarının en önemlilerinden birisidir. Ticari olarak üretilen FV panellerin verimleri %17 ile %21 arasındadır. Bu yüzden verimlerinin daha da düşmemesi için, FV panellerinin akım-gerilim karakteristiklerine göre, bu karakteristikten, maksimum güç elde edecek şekilde bir çalışma noktası bulmak gerekir. Bu noktayı bulmak üzere çeşitli Maksimum Güç Noktası İzleme (MGNİ) algoritmaları üretilmiştir. Bu algoritmalardan birisi de artan iletkenlik algoritmasıdır. Bu yöntemde anlık akım ve gerilim değerlerinin oranlanmasıyla FV panelinin anlık iletkenliği ve akım, gerilim artışlarıyla da artan iletkenliği bulunmaktadır. Bu değerlerin kullanılmasıyla da akım gerilim karakteristiğine göre FV panelin çalışma noktası bulunmaktadır. Ancak işlemlerin uygun şekilde yapılabilmesi için hızlı bir donanıma ihtiyaç duyulmaktadır. Alanda Programlanabilir Kapı Dizisi (Field Programmable Gate Array (FPGA)) saat hızının 100MHZ’ler civarında olmasına rağmen yapılan işlemleri donanımsal olarak gerçekleştirmesinden dolayı tercih edilebilmektedir. Ayrıca hem paralel işlem yapabilmesi hem de giriş ile çıkış arasındaki gecikmelerin o işleme ait yolda bulunan kapıların gecikmelerinin toplamı olması nedeniyle, işlem yapabilme hızı müthiş derecede artmaktadır. Bununla birlikte MATLAB/Simulink benzetim programında mevcut olan donanım kosimülatörü vasıtasıyla, oluşturulan algoritma FPGA’da gerçeklenebilmektedir. Simülasyondan alınan giriş sinyalleri FPGA içerisinde işlendikten sonra tekrar benzetim programına gönderilerek sonuçlar alınabilir. Böylece algoritmanın doğruluğu test edilebilmektedir. Bu çalışmada artan iletkenlik algoritmasının FPGA donanımıyla oluşturulmasına ait benzetim BASYS3 FPGA gerçekleme platformu için MATLAB/SİMULİNK programında oluşturulmuştur. Bununla birlikte donanım ko-simülator bloğuyla oluşturulan algoritma BASYS3 kartına yüklenmiştir.
  • [ X ]
    Öğe
    RECOGNITION OF IRREGULARLY SHAPED WORDS BY USING FRACTAL DIMENSION
    (2018) Arserim, Muhammet Ali; Erkan, Emre; Özerdem, Mehmet Siraç
    Today, optical character recognition technology is not soadvanced as to compete with human perception ability. Parameters such asscene complexity, irregular lighting conditions, skewness, blur and distortion,aspect ratios, perspective impairment, fonts, multilingual environmentsnegatively affect the success of the optical character recognition technology.The aim of this article is to create an algorithm that can resolve irregularwords whose characters' scales and rotations are modified. In the algorithm,fractal dimension tool, a fast and stable recognition method, is used. Fromthis viewpoint it is desired to make optical character recognition technologycloser to human perception. In order to analyze the algorithm, fractaldimension and image compression data of big, and small alphabeticcharacters in the tahoma font were recorded in the database. Then, usingthese characters, irregular word images were obtained. These images, wereanalyzed by the algorithm built in matlab program and the results wereobtained.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Recognition of irregularly shaped words by using fractal dimension
    (INESEG Yayıncılık, 2018) Erkan, Emre; Arserim, Muhammet Ali; Özerdem, Mehmet Siraç
    Today, optical character recognition technology is not soadvanced as to compete with human perception ability. Parameters such asscene complexity, irregular lighting conditions, skewness, blur and distortion,aspect ratios, perspective impairment, fonts, multilingual environmentsnegatively affect the success of the optical character recognition technology.The aim of this article is to create an algorithm that can resolve irregularwords whose characters' scales and rotations are modified. In the algorithm,fractal dimension tool, a fast and stable recognition method, is used. Fromthis viewpoint it is desired to make optical character recognition technologycloser to human perception. In order to analyze the algorithm, fractaldimension and image compression data of big, and small alphabeticcharacters in the tahoma font were recorded in the database. Then, usingthese characters, irregular word images were obtained. These images, wereanalyzed by the algorithm built in matlab program and the results wereobtained.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Spektral çıkarma tabanlı kalman filtresi ile ses sinyallerinin iyileştirilmesi
    (Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, 2012) Kutlu, Cem; Arserim, Muhammet Ali
    Kalman filtresinin, özellikle GPS ve Navigasyon uygulamalarında sunduğu üstün tahmin yeteneği, son yıllarda ses sinyallerinin işlenmesinde de kullanılmaya çalışılmıştır. Kalman filtresi en etkili ses iyileştirme yöntemlerinden biridir ancak, Kalman filtresi ile ses sinyallerini iyileştirebilmek için bir takım parametrelerin bilinmesi gerekmektedir. Temiz sinyale ait AR (Autoregressive) katsayıları ve gürültüye ait kovaryans matrisi, Kalman filtresinin başarısını çok büyük ölçüde etkileyen ve bilinmesi gereken parametrelerdir. Pratikte mevcut olan sadece gürültülü sinyal olduğu için bu parametrelerin tahmin edilmesi oldukça zordur ve hala bu konu üzerinde çalışmalar devam etmektedir. Bu çalışmada, farklı tipteki gürültülerle bozulmuş sinyallere, Spektral çıkarma, Wiener filtresi ve Kalman filtresi ayrı ayrı uygulanmıştır.Kalman filtresi için gerekli olan katsayılar temiz sinyal kullanılarak hesaplanmıştır. Daha sonra Spektral çıkarma ile birleştirilmiş Kalman filtresi uygulanmıştır. Kalman filtresi için gerekli olan parametreler Spektral çıkarma yöntemi ile iyileştirilmiş sinyal kullanılarak belirlenmiştir. Uygulama sonuçları, objektif bir ölçüm olan SNR değerleri baz alınarak karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar; birleştirilmiş Kalman filtresinin Wiener filtresine ve Spektral çıkarmaya oranla daha iyi bir SNR artışı sağladığını göstermiştir. Ayrıca birleştirilmiş Kalman filtresinin Spektral çıkarmadan kaynaklanan müzikal gürültüyü bastırdığı da gözlemlenmiştir