EEG İşaretlerinin Hilbert Huang Dönüşümü ve Sınıflandırılması

Bu çalışmada Elektroensefalogram insert ignore into journalissuearticles values(EEG); sinyallerinin analizi ve bu analiz üzerinden sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla EEG işaretleri Hilbert Huang metodu ile alt frekans bantlarındaki bileşenlerine ayrılmış, anlık frekans ve marjinal izge vektörleri elde edilmiştir. Bu vektörler ve bileşenler kullanılarak istatistiksel öznitelikleri çıkarılmıştır. Bu öznitelikler göz açık – göz kapalı , sağlıklı-epileptik ve epileptik nöbet alt sınıflarında incelenmiş, destek vektör makinesi insert ignore into journalissuearticles values(DVM);, yapay sinir ağları insert ignore into journalissuearticles values(YSA); ve doğrusal ayrım analizi insert ignore into journalissuearticles values(DAA); algoritmaları ile sınıflandırılmış ve sonuçlar karşılaştırmalı olarak tartışılmıştır.