FPGA tabanlı uzaktan erişilebilir sayısal sistem laboratuar prototipi tasarımı

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.İnternet günlük yaşantımıza girdiğinden beri, uzaktan erişim ve kontrol üzerine yapılan çalışmalar ve bu yöndeki uygulamalar gün geçtikçe artmış ve gelişmiştir. Uzaktan erişim ve kontrol, ulaşmak istediğimiz kaynağı sanki ordaymışız gibi kullanmamıza imkan sağlayan bir uygulamadır. Bu doğrultuda gelişen ve yaygınlaşmaya başlayan çalışma alanlarından birisi de, son zamanlarda popüler hale gelen uzaktan erişim ve kontrol laboratuarlarıdır. Uzaktan erişim laboratuarları, internet aracılığı ile dünyanın herhangi bir yerinden laboratuar ortamındaki cihazlara erişimin sağlandığı, yazılımsal olarak deneylerin yapılabildiği, komut gönderilerek sonuç bilgisinin alınabildiği ve hatta laboratuar görüntüsünün canlı olarak görülebildiği uygulamalarıdır. Bu sayede, öğrenci fiziksel olarak laboratuara gelmeden evden, işten ya da internete erişebileceği herhangi bir ortamdan, Elektrik Elektronik Mühendisliği'nde temel teşkil eden lojik devre deneylerini, uzaktan erişim ile yazılımsal olarak yapabilir ve sonuçları bire bir gözleyebilir. Alan Programlanabilir Kapı Dizileri (FPGA) kullanılarak yapılan çalışmalar, bu laboratuarların avantajını genişleterek kullanım amaçlarını arttırmaktadır.Bu çalışma ile dijital tasarım deneylerinin uzaktan yapılabilmesi için FPGA tabanlı uzaktan erişilebilir bir sayısal sistem prototip tasarlanması amaçlanmıştır. Tasarlanan sistem içerisinde, modül olarak adlandırılan ve dijital tasarımlar içerisinde kullanılan üç farklı nesne oluşturulmuştur. Ayrıca, bu nesneler görsel bir ara yüz üzerinde simüle edilerek görsel bir çalışma ortamı meydana getirilmiştir. Kullanıcıların laboratuar ortamına erişimleri, internet aracılığı ile kullanıcı sınırlandırmalı uzak masa üstü bağlantısı kullanılarak sağlanmaktadır. Uzak laboratuar ortamında yer alan web kamera ile FPGA kitinin görüntüsü canlı olarak izlenebilmektedir. Ayrıca, programsal olarak sanal bir lojik analizör tasarımı yapılmış ve sistem üzerindeki sinyal durumları, sinyallerin periyot ve frekans sınırları grafiksel olarak kullanıcıların görselliğine sunulmuştur.Bu çalışma, 110E069 numaralı TÜBİTAK Projesi (Uzaktan Erişilebilir Donanım Üzerine Eğitim Amaçlı Mikro Bilgisayar Mimarisi ve Gömülü İşletim Sistemi Tasarımı) kapsamında desteklenmiştir.Since the internet took part our daily life, the studies on remote access and control applications has increased and developed day by day. Remote Access and control is an application that enables us to reach the source as though it. One of the growing and wide spreading areas on this direction is remote Access and control laboratories which recently became popular. These laboratories are applications that can be accessed to devices at laboratory environment form anywhere in the world via internet, can be done experiments with software, can be obtained knowledge of results by sending the command and can be seen live video stream of laboratory. In this way, students makes the logic circuit experiments which is one of the basics of the Electrical and Electronics Engineering by software without physically coming to the laboratory environment from home, work or anywhere accessing the internet and observe the results. These laboratories advantages extends and increases using Field Programmable Gate Arrays(FPGAs).In this study, a FPGA based remote accessible digital system prototype design have been aimed to design digital circuit experiments remotely. Three different objects called module have been created to use in digital design with this study. In addition, a visual environment have been constituted to simulate these objects. To Access the laboratory environment have been on remote desktop connection via internet. The live video stream of the FPGA board can be seen by a web camera at the remote laboratory environment. Also, a virtual logic analyzer have been designed programmatically and signal status on the system, signal period and frequency limits have been presented graphically and virtually to user.This study has been supported by TUBITAK with the 110E069 project number (The Microcomputer Architecture and Embedded Operating System Design on Reconfigurable Hardware which can be Accessed Remotely for Educational Purpose)

Beyinde üretilen yöne bağlı EEG sinyallerinin öznitelik çıkarımı yardımıyla sınıflandırılması

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Son 20 yıl içerisindeki teknolojik gelişmelere paralel olarak değişen ve hızla gelişen biyomedikal alanda, çok büyük yenilikler ortaya çıkmıştır. Bilim ve teknoloji, filmlere konu olmuş ve düşünce gücü ile makinelerin kontrolünün mümkün olabildiği bir seviyeye ulaşmıştır. Beyin Bilgisayar Arayüzü (BBA) denilen uygulamalar sayesinde, insan beyninin elektriksel aktivitesi kaydedilmekte ve bu aktivite makine kontrol kodlarına dönüştürülebilmektedir. Bu uygulamalar sayesinde, motor sinir sistemi ve iskelet sistemi kullanılmaksızın yani her hangi bir istemli kas hareketi gerekmeksizin bir bilgisayar, elektromekanik bir kol veya çeşitli cihazların kullanımı olanaklı hale getirilebilmektedir. BBA ların ortaya çıkmasındaki en temel düşünce, felçli veya Amyotrofik Lateral Skleroz (ALS) hastaları gibi kas hareketi yapamayan hastalara çevresel cihazları kullanabilme ve onların yaşamlarını daha kolay hale getirerek kendi ihtiyaçlarını kolaylaştırabilme imkanı sunmaktır. Bu tez çalışması ile insan-makine arasında yeni bir iletişim tekniği olan BBA sistemi oluşturulması konu edinmiştir. Bu nedenle, BBA sistemlerin temelini oluşturan Elektroensefalogram (EEG) sinyalleri kafatası yüzeyinden uzman bir sistem yardımı ile kaydedilmiştir. Sinyal içerisindeki elektriksel bilgiyi ortaya çıkarmak için zaman alanında ortalama sinyal gücü, varyans, entropi ve hjorth paramatreleri ve frekans alanında fourier ve hızlı fourier analizi, spektral güç yoğunluğu ve dalgacık enerjileri gibi özellik çıkarım yöntemleri kullanılmıştır. Bu özellik boyutlarının indirgenmesi ve temel sinyal bileşenlerinin elde edilmesi adına da temel bileşenler analizi (PCA) ve bağımsız bileşenler analizi (ICA) metotları kullanılmıştır. Sonrasında, özellikleri çıkarılan sinyalleri sınıflandırmak için adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi (ANFIS), öğrenmeli vektör kuantalama (LVQ), çok katmanlı yapay sinir ağı (MLNN), olasılıksal yapay sinir ağı (PNN), karar ağacı, lineer diskriminat analiz (LDA), en yakın k komşuluğu algoritması (kNN), lineer destek vektör makinesi (SVM) ve en küçük kareler destek vektör makinesi (LS-SVM) gibi algoritmalardan faydalanılmıştır. BBA sistemi oluşturabilmek için beyinde yöne bağlı olarak üretilen EEG sinyalleri kaydedilmiş, zaman ve frekans alınlarındaki sinyal özellikleri çıkarılmış ve bu sinyallerde saklı olan yön bilgileri, sınıflandırma algoritmaları yardımıyla tanınmıştır. Ayrıca tez çalışması, 10 farklı katılımcıdan alınan verilerin, tüm özellik yöntemleri ve tüm sınıflandırma algoritmaları kullanılarak iki boyutlu (2-D) imleç kontrolü üzerine oluşturulan BBA sisteminde çevrimdışı (offline) olarak değerlendirilmiştir. Sonuç olarak tüm yöntemlerin doğrulukları kendi aralarında kıyaslanmış ve amaçlanan BBA sistemi için en uygun yapının %98,61 sınıflandırma doğruluğuna sahip ICA+LS-SVM(OvsO) yapısı olduğu belirlenmiştir.Within the last 20 years, great radical innovations have emerged in rapidly developing and growing biomedical science depending on the technological changes. Science and technology has reached a level as possible to control machines with only mind in which main subject of most of the science fiction. Human brain electrical activity is recorded and converted to machine control commands by the applications called Brain Computer Interface (BCI). They make possible to use a computer, an electromechanical lever or various assistive environmental devices without any voluntary movement. The basic idea for the emerge of the BCIs are to make available peripheral devices for people who can not muscle movements such as paralyzed or ALS patients to facilitate their needs and make their lives easier. In this work, a BCI system which is a new communication way between man and machine has aimed. Therefore, electroencephalogram (EEG) signals which store brain electrical activity and are underlying the BCI systems were recorded by an expert acquisition system from the skull surface. To extract EEG signal features in time domain average signal power, variance, entropy and hjorth parameters and in frequency domain fouirer, fast fourier, spectral power density and wavelet energy were used. The size of these features was reduced and basic signal components were obtained by using Principle component analysis (PCA) and Independent component analysis (ICA) methods. Then, adaptive neural fuzzy inference system (ANFIS), learning vector quantization (LVQ), multi-layer neural network (MLNN), probabilistic nural network (PNN), decission tree, linear discriminant analysis (LDA), k nearest neighbour (kNN), linear support vector machine (SVM) and least squares support vector machine (LS-SVM) structures were performed to pattern recognition and signal classification. EEG signals occured in the brain under the imagination of the directions were recorded to create a BCI system, signal features were extracted in both time and frequency domain and hidden informations of directions stored in EEG were recognized by classification algorithms. Also, this study was evaluated as offline with 10 different subjects by all the feature extraction and classification algorithms under a BCI system created to control 2-D cursor movements. As a result, the accuracies of all methods were compared with each other and the most optimal system architecture was determined as ICA+LS-SVM(OvsO) with the accuracy of %98,61 for aimed BCI structure