@article{article_634349, title={Elektroensefalografi Sinyallerinden Zihinsel Aritmetik Tabanlı Görev Ayırımı Sınıflandırması}, journal={Electronic Letters on Science and Engineering}, volume={15}, pages={57–65}, year={2019}, author={Koçyiğit, Merve and Güven, Ayşegül and Çam, Furkan}, keywords={Elektroensefalografi; Beyin Bilgisayar Arayüzü; Zihinsel Aritmetik Görev; J48 Algoritması}, abstract={<p class="MsoNormal"> <span style="font-size:12pt;font-family:’Times New Roman’, serif;">Bu makalede, Beyin Bilgisayar Arayüzü uygulamalarında
yaygın olarak kullanılan Elektroensefalografi (EEG) sinyalinin zihinsel
aritmetik görev ayırımı sınıflandırması üzerine çalışılmıştır. EEG
sinyallerinin özelliklerini değerlendirmek üzere, 6. dereceden ayrık dalgacık
dönüşümü kullanılarak EEG sinyali alfa, beta, delta, teta ve gama alt
bantlarına ayrıştırılmıştır. Daha sonra, 
her bir EEG alt bandı için Ortalama Enerji, Standart Sapma, Varyans ve
Basıklık tabanlı öznitelik vektörleri çıkarılmıştır. Ortaya çıkan öznitelik
vektörleri J48 sınıflandırma algoritması ile sınıflandırılarak %98.2
sınıflandırma doğruluğu hesaplanmıştır.    </span> <br /> </p> <p> </p>}, number={3}, publisher={Fevzullah TEMURTAŞ}