Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKEmosi merupakan hasil dari aktivitas sensorik manusia baik sadar maupun tidak sadar yang dipicu oleh suatu objek atau situasi yang dialami manusia. Dalam dunia medis, emosi sangat berperan dalam kesembuhan pasien, tenaga medis sering kali mempertimbangkan emosi pasien untuk pengambilan keputusan langkah medis yang harus ditempuh. Saat ini, sistem pendeteksi emosi yang banyak digunakan adalah menggunakan raut wajah, namun sistem ini masih kurang bisa membantu tenaga medis dikarenakan ada pasien yang tidak mau atau tidak bisa memperlihatkan emosi mereka baik secara verbal maupun non-verbal. Oleh karena itu dibutuhkan sistem pendeteksi emosi yang tidak bergantung pada ekspresi emosi verbal maupun non-verbal. Penelitian ini membahas tentang perancangan sistem pendeteksi emosi menggunakan sinyal elektroensefalografi (EEG) dengan menggunakan metode ekstraksi fitur Bispectrum Wavelet. Kemudian untuk detailed coefficient akan diekstrak fiturnya menggunakan Relative Wavelet Bispectrum (RWB) dan untuk approximate coefficient akan di filter menggunakan Non-Overlap 3-D Pyramid untuk kemudian dicari mean%. Sistem pendeteksi emosi dengan menggunakan sinyal EEG dipilih karena untuk mendapatkan sinyal EEG tidak bergantung pada ekspresi emosi verbal maupun non-verbal. Dataset EEG yang digunakan didapatkan dari Database for Emotion Analysis using Physiological Signals (DEAP). Hasil mean yang didapatkan dari implementasi sistem yang diajukan pada skripsi ini adalah 76.6250% untuk valence dan 75.8594% untuk arousal. Hasil ini lebih tinggi 3.1050% untuk valence dan 2.4794% untuk arousal dibandingkan dengan hasil yang didapatkan pada paper

---

ABSTRACTEmotion is a result of humans conscious or unconscious sensorics activities that is triggered by object or situation that the human experienced. In medical world, emotion can be the key for patient healing process, doctor or medical personnel often use patients emotion to make next healing process movement. Nowadays, facial recognition is the most common emotion detection system; however, this emotion detection system is unreliable because it needs patient to show their emotion in verbal or non-verbal ways. Therefore, other emotion detection system that does not depend on humans verbal or non-verbal expression is needed. In this research, emotion detection system using electroencephalography (EEG) signal with Bispectrum Wavelet for its features extraction is discussed. Relative Wavelet Bispectrum will be used to extract features from detailed coefficient, and the approximate coefficient will be filtered and then it mean% will be calculated. EEG signal-based emotion detection system was chosen because EEG signal does not depend on humans verbal or non-verbal expression. Database for Emotion Analysis using Physiological Signals (DEAP) is used in this research. The mean result of the proposed system was 76.6250% for valence and 75.8594% for arousal. This results was higher by 3.1050% for valence and 2.4794% for arousal from the previous system"

"Pada penelitian ini metode ekstraksi fitur dengan metode RWB akan dibandingkan dengan metode Bispectrum-Gaussian untuk menentukan jenis ekstraksi fitur yang lebih baik untuk klasifikasi sinyal EEG, selain itu akan klasifikasi dilakukan dengan menggunakan jenis model ANN dan CNN dengan variasi dimensi data yang berbeda untuk mengetahui pengaruh layer konvolusi terhadap hasil klasifikasi. Pada metode RWB autokorelasi akan dihitung untuk membentuk matriks cumullant orde ke-3 untuk kemudian dilakukan dekomposisi DWT 5 tingkatan untuk dihitung energi relatif dari hasil dekomposisinya. Pada metode Bispectrum-Gaussian matriks hasil perhitungan Bispectrum akan dilakukan filtering dengan kernel filter Gaussian untuk selanjutnya dihitung rata-ratanya untuk memperoleh fitur. Implementasi dilakukan dengan menggunakan data yang berasal dari UCI EEG Repository. Berdasarkan percobaan yang dilakukan diperoleh akurasi pelatihan percobaan CNN dengan data RWB 2D memiliki akurasi tertinggi mencapai 99%, akurasi percobaan ANN dengan data RWB 1D memiliki akurasi testing tertinggi mencapai 90%, dan akurasi pelatihan dan testing dari metode Bispectrum-Gaussian memiliki akurasi terendah, dengan akurasi pelatihan mencapai 90% dan testing mencapai 82%, menjadikan metode RWB secara umum lebih baik dibandingkan dengan metode Bispectrum-Gaussian. Berdasarkan percobaan juga ditemukan bahwa nilai lag dari perhitungan autokorelasi memiliki pengaruh terhadap hasil klasifikasi data di mana setiap peningkatan lag sebesar dua kali terjadi peningkatan akurasi testing sebesar 7.5% secara rata-rata.

---

This research will compare the performance between two feature extraction methods for EEG signal classification, that is RWB and Bispectrum-Gaussian, the classifications are done using two different kinds of model, ANN and CNN, and the feature’s dimension will be varied, the two model is used to determine the impact of a convolutional layer to the classification result. In the RWB method an autocorrelation will be computed to create a 3rd order cumulant matrix, the matrix then will be decomposed using DWT 5 level, and a relative wavelet energy calculation will be done to obtain the final feature. For the Bispectrum-Gaussian method, a Bispectrum calculation will be done, and the result of the calculation will be filtered using Gaussian kernel filter, then an average operation will be done on the filtered Bispectrum, resulting in the final feature. The implementation is done using the dataset provided by UCI EEG Repository. According to the experiment’s results the experiment using 2D RWB feature and CNN have the highest training accuracy achieving 99%, as for the experiment using 1D RWB feature and ANN it have the highest testing accuracy achieving 90%, on the other hand the experiment done using Bispectrum-Gaussian method have the lowest accuracy, with 90% training accuracy and 82% testing accuracy, this resulting in RWB became the better method for EEG feature extraction compared to Bispectrum-Gaussian. The experiments also suggest that the variation of lag value during the autocorrelation calculation has an impact on the classification accuracy, where for every multiple of two of the lag value resulting in increasing accuracy by 7.5% in average."

"Terdapat dua masalah besar yang diselesaikan dalam disertasi ini, yaitu masalah pemrosesan sinyal dan masalah aplikasi sinyal EEG dalam pengenalan keadaan emosi. Masalah tersebut diselesaikan dengan metode kecerdasan komputasional yang terdiri dari bagian utama, ekstraksi fitur dan klasifikasi. Pada bagian ekstraksi fitur, pada disertasi ini dibahas penggunaan metode konvensional ekstraksi fitur berbasis power spectrum yaitu dengan Discrete Wavelet Transform DWT , dan penggunaan metode baru ekstraksi fitur yang diajukan yaitu analisis bispektrum dengan filter piramida 3D, serta dengan Relative wavelet bispectrum RWB.Untuk menyelesaikan permasalahan penerapannya pada sistem otomatis pengenal emosi, maka classifier dengan jenis Artificial Neural Network ANN digunakan.Penggunaan DWT dalam metode ekstraksi fitur menunjukkan bahwa fitur Relative Wavelet Energy DWT RWE memberikan recognition rate terbaik, konsep energi relatif ini kemudian digunakan pada metode baru yang diajukan. Pada metode baru ekstraksi fitur menggunakan analisis bispektrum dengan filter piramida 3D, diketahui bahwa persentase mean bispektrum memberikan recognition rate yang terbaik dengan kompleksitas yang lebih rendah 74.22 untuk arousal dan 77.58 untuk valence.Filter non-overlap dengan ukuran alas yang bervariasi memberikan recognition rate tertinggi, khususnya secara signifikan terlihat untuk jenis emosi arousal. Penurunan jumlah channel EEG sampai dengan 8 channel dapat dilakukan untuk menurunkan biaya komputasi. Metode baru ekstraksi fitur yaitu RWB telah diajukan dalam disertasi ini dan menunjukkan pengenalan yang sangat baik mencapai 90 untuk data sinyal EEG orang alkoholik. Semakin besar lag yang digunakan dalam perhitungan korelasi, semakin tinggi recognition rate yang diperoleh.Capaian dari penelitian ini membuktikan bahwa RWB cocok untuk digunakan sebagai metode ekstraksi fitur untuk klasifikasi orang alkoholik, dan dapat dipertimbangkan untuk digunakan pada aplikasi lainnya. Dari keempat classifier yang diujikan, dari segi recognition rate, PNN sedikit lebih unggul daripada BPNN, namun uji sensitivity, specificity dan PPV serta grafik ROC menunjukkan bahwa BPNN merupakan classifier yang lebih baik dibanding PNN. Di sisi lain, waktu komputasi PNN untuk mencapai recognition rate maksimum adalah sekitar 3,5 kali lebih cepat dibanding BPNN.

---

There are two major problems resolved in this dissertation, which are signal processing problem and the problem in EEG signal in the application of recognizing human emotional states. The problems were solved by applying a computational intelligence method consists of two main parts, the feature extraction and the classification. In the feature extraction sub system, this study improved a conventional methods using power spectrum from discrete wavelet transform DWT, and proposed a new method for feature extraction by using bispectrum analysis with 3D pyramid flter, as well as using relative wavelet bispectrum RWB.To solve the problem in the application of EEG signal for automatic emotion recognition system, the artificial neural network ANN classifier was used.The use of DWT in the feature extraction method shows that the relative wavelet energy DWT RWE feature provides the best recognition rate, the relative energy concept was then used in the proposed new feature extraction methods. In the proposed feature extraction using bispectrum analysis with 3D pyramid filters, the mean percentage of bispectrum feature gave the best recognition rate with lower complexity i.e. 74.22 for arousal and 77.58 for valence.Non overlap filters with varied base sizes provided the highest recognition rate, and significantly seen for the arousal emotion. The selection of eight EEG channels can be conducted to lower the cost of computing. A novel feature extraction method, the RWB, showed an excellent recognition for the alcoholic person. The larger the lag used in the correlation calculation in RWB, the higher the recognition rate obtained.The achievements of this study proved that RWB is suitable as a feature extraction method for the classification of alcoholic subjects, and may be considered for use in other applications.Of the four classifiers tested, PNN is slightly superior to BPNN in terms of recognition rate however, the sensitivity, specificity and PPV tests and ROC graph shown that BPNN is a better classifier than PNN. On the other hand, the PNN computing time to reach the maximum recognition rate was about 3.5 times faster than BPNN."

"Wavelets continue to be powerful mathematical tools that can be used to solve problems for which the Fourier (spectral) method does not perform well or cannot handle. This book is for engineers, applied mathematicians, and other scientists who want to learn about using wavelets to analyze, process, and synthesize images and signals. Applications are described in detail and there are step-by-step instructions about how to construct and apply wavelets. The only mathematically rigorous monograph written by a mathematician specifically for nonspecialists, it describes the basic concepts of these mathematical techniques, outlines the procedures for using them, compares the performance of various approaches, and provides information for problem solving, putting the reader at the forefront of current research."

"Menurut penelitian dan paper-paper kesehatan penyakit paru-paru merupakan penyakit yang meren gut banyak korban jiwa saat ini. Penyakit ini bisa di atasi lebih dini dengan memperhatikan gejalanya. Gejalanya yaitu berupa suara paru-paru abnormal dan suara paru-pam adventitious. Proses untuk mendengarkan suara paru-paru dengan stetoskop dinamakan auskultasi. Proses auskultasi yang dihasilkan oleh dokter kesehatan sering berbeda-beda beda karena perbedaan kemampuan mendenagar dan pengalaman diagnosa. Dengan sistem instrumentasi untuk identikasi dan analisa suara paru-paru diharapkan akan membantu untuk menganalisa suara paru-paru fokus pada suara normal dan adventitious. lnterpretasi gambar dalam bentuk spectrogram maupun scalogram akan mempermudah analisis suara paru-paru sekaligus mengatasi masalah kemampuan pendengaran dalam auskultasi. Metode fourier transform yang berkembang menjadi Short Time Fourier Transform (STPT) hingga tingkat lanjut seperti Wavelet di gunakan sebagai tools untuk analisa. Upaya filtering dengan rangkaian filter analog dan filter digital diupayakan agar dapat memperoleh suara-paru yang sebenamya terletak pada frekuensi yang cukup kecil sekitar 2000 HZ.

---

In many research and health organization paper, lung diseases had snatched many victims at early year. This disease can be prevented vvith pay attention to the indications. One of indications is sound of abnormal and adventitious sound. Hearing lung sounds with stethoscope is called auscultation process. But is usually health servicer presents different interpretation of auscultation. Hearing abilities and personal diagnoses experience causes these problems. Instrumentation system for lung sound identification and analysis helps to solve this main problem of hearing abilities. Lung sound result of auscultation process focus at normal lung sound and adventitious lung sounds. Image interpreted in spectrogram and scalogram let us easily to analyze and identify lung sound. At the first Fourier transfonn method that is developed into next level Short Time Transfer Fourier and Wavelet (STFT) in advance level is the tool that is used to analyze sound signal. Analog filter and digital filter efforts to get better signal vvhich lung sound lovver than ZOO() HZ."

"Elektroensefalografi (EEG), adalah metode perekaman aktivitas kelistrikan otak pada kulit kepala. Aktivitas kelistrikan ini direkam dan diubah menjadi sinyal amplitudo tegangan. Hasil sinyal yang sudah diproses ini akan terklasifikasi pengguna melakukan perintah atau tidak. Sistem ini adalah purwarupa untuk pengembangan Sistem Pengendalian Tangan Artifisial Dengan EEG yang berfungsi menggerakkan tangan artifisial dengan bantuan sinyal gelombang otak. Sistem ini bekerja dengan mendeteksi keberadaan sinyal ERP P300 dalam sinyal EEG. Dalam penelitian ini, metode untuk menganalisis data EEG adalah filtrasi, ekstraksi P300 dan algoritma klasifikasi Support Vector Machines (SVM). Dari metode yang digunakan akan menunjukkan nilai rekognisi yang akan dibandingkan antar filtrasi, ekstraksi dan klasifikasi sehingga menghasilkan Filtrasi dengan Chebyshev Type I Orde 5 dengan nilai rekognisi 61.07%, ekstraksi fitur dengan Independent Component Analysis (ICA) dengan nilai rekognisi 58.64 %, dan klasifikasi data dengan Back Propagation Neural Network dengan nilai 59.97 % adalah algoritma yang paling efektif.

---

Electroencephalography (EEG), is a method of recording the brain's electrical activity on the scalp. This activity is recorded and converted to a signal amplitude voltage. The result of this signal will be classified as a user or not. This system is a prototype for the development of an Artificial Hand Control System with EEG which functions to move the artificial hand with the help of brain wave signals. This system works by detecting the presence of an ERP P300 signal in the EEG signal. In this study, methods for analyzing EEG data were filtration, extraction P300, and Support Vector Machines (SVM) classification algorithms. From the method used will show the value of recognition that will be compared between filtration, extraction and classification so as to produce Filtration with Chebyshev Type I Order 5 with recognition value of 61.07%, feature extraction with Independent Component Analysis (ICA) with recognition value of 58.64%, and data classification with Back Propagation Neural Network with a value of 59.97% is the most effective algorithm.

"

"

Elektroensefalografi (EEG), sebagai metode rekaman neurofisiologis yang telah dimanfaatkan secara luas, terutama dalam penelitian dasar tentang fungsi otak dan pemantauan pasien dengan gangguan neurologis. serta sistem Brain Computer Interface (BCI) untuk menerjemahkan sinyal menjadi perintah atau fungsi tertentu. Dalam perekaman sinyal EEG, terdapat tantangan interferensi dan noise akibat amplitudo sinyal yang sangat kecil (mikrovolt [V]) dan frekuensi rendah. Penelitian ini mengeksplorasi pengembangan elektroda aktif sebagai solusi untuk menguatkan sinyal EEG sehingga dapat meminimalisir noise yang mungkin ada. Elektroda aktif dirancang menggunakan filter aktif Sallen & Key orde 2 dengan respon butterworth menggunakan OPA378 sebagai operational amplifier dengan frekuensi cut-off 0 hingga 100 Hz. Untuk meminimalisir jumlah kabel, diterapkan operasi single-supply sehingga hanya 3 kabel yang diperlukan untuk mengoperasikan elektroda aktif. Prototype elektroda aktif diuji menggunakan EEG simulator NETECH MiniSim 330 dan direkam menggunakan ADS1299 PDK sebagai ADC dan Raspberry Pi 4 Model B untuk menyimpan file rekaman. Hasilnya, elektroda aktif mampu melakukan penguatan sinyal sebesar 22 kali dengan cukup stabil pada rentang frekuensi 20 hingga 100 Hz dengan error sebesar 3.53% dari target penguatan yang diinginkan.

---

Elektroensefalografi (EEG) is a widely used method for recording neurophysiological signals, primarily for research on brain functions and monitoring patients with neurological disorders. The development of active electrodes is being explored as a solution to improve the quality of EEG signals, which are characterized by very low amplitude (microvolts [μV]) and low frequency. The active electrode is designed using Sallen & Key filter or Butterworth filter with OPA378 as the operational amplifier with a cut-off frequency range of 0 Hz to 100 Hz. To minimize the number of wires, single-supply operation is applied, requiring only three wires to operate the active electrode. The prototype of the active electrode was tested using a NETECH MiniSim 330 EEG simulator and recorded using an ADS1299 PDK as an ADC and a Raspberry Pi 4 Model B to save the recorded file. The results show that active electrodes can provide signal attenuation up to 22 times with sufficient stability in the 20 Hz to 100 Hz frequency range, with an error of 3.35% from the expected

"

"Telah dibuat sistem akuisisi data EEG 16 kanal menggunakan ADS1299FE Texas Instrument, USA berbasis FPGA Zedboard Diligent,USA . EEG merupakan suatu divais yang digunakan untuk mengukur aktivitas kelistrikan pada permukaan kepala yang dikenal sebagai sinyal EEG. Sinyal EEG memiliki beda potensial 0.5-100 V dengan frekuensi 0.5 ndash; 40 Hz. Sistem akuisisi data EEG ini terdiri atas 2 buah chip ADS1299 yang terhubung secara Daisy-Chain yang diproses menggunakan FPGA Zedboard. Rancangan sistem akuisisi ini dapat dikonfigurasi ulang baik gain dan data ratenya. Pengaturan ulangini dapat dilakukan melalui program terminal pada komputer maupun dengan menggunakan perangkat lunak yang didisain khusus untuk sistem ini. Perangkat lunak tersebut dapat merekam dan menampilkan data hasil akuisisi secara real time. Validasi sistem akuisisi data EEG ini telah diuji menggunakan EEG Simulator NETECH Mini-Sim EEG , pengujian dilakukan pada frekuensi 2Hz dan 5Hz dengan rentang amplitudo 10 V, 30 V , 50 V dan 100 V. Hasil uji validasi pada frekuensi 2Hz diperoleh hasil pengukuran dengan maksimal deviasi 1.3 dan pada frekuensi 5Hz diperoleh hasil pengukuran dengan maksimal deviasi 1.8.

---

Has been developed Electroencepharography EEG data acquisition system base on FPGA Zedboard Diligent, USA usin ADS1299FE Texas Instrument, USA . EEG is a device used to measure the electrical activities on the scalp. The voltage range of EEG signal are around 0.5 100 V with frequency 0.5 ndash 40 Hz. This data acquisition system consisted of 2 chips ADS1299 which were connected in Daisy Chain mode and processes using Zedboard. This acquisition system can be reconfigured both its gain and data rate. This configuration could modified both using terminal program or software specially design respectively. The feature of this software are data recording and display the EEG signal graphically in real time. The recorded EEG signal were validated using EEG Simulator NETECH Mini Sim EEG with frequency 2Hz and 5Hz and voltage test in 10 V, 30 V, 50 V and 100 V. The result of the validation test at 2Hz obtained measurement result with a maximum deviation of 1.3 and at a frequency of 5Hz obtained measurement result with a maximum deviation of 1.8 ."