Mustafa Alper B. Profile

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Mustafa Alper B.

@alperblm

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Trabalhos Concluídos

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Electronics Engineer (MSc)

I am a graduate of electronic engineering and I am a phd student. I have 4 years of experience. I can do your jobs in embedded systems, pcb design, internet of things , biomedical electronics, IoT, Machine Learning. Some of the projects I have undertaken; Speaker recognition for Turkish speakers Driver drowsiness detection system with deep learning Pedestrian counter for malls with image processing Mask detection system with image processing for pandemi conditions Motor imagery signal classificatin with Deep learning (EEG) 8-channel Portable EEG Measurement Device (graduate thesis) Embedded Web Server Smart street lighting control card Smart home system prototype Encrypted card pass system Wifi-controlled smart socket Led lighting control card

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8 Channel Portable EEG Measurement Device

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Arduino sketch rectification

excellent quality of work, knows what he is doing.. a one stop shop for Arduino coding.. if he bids on the project completing it is no problem for him.. very professional, polite, great value for money..would hire him again without fail..cheers

Arduino

Pritpal S.

@pixeyknine

•

há 4 anos

Experiência

Ledfly

jan. 2015 - ago. 2018 (3 anos, 7 meses)

LED Lighting control cards design

Educação

Electrical and Electronics Engineering (PhD)

Uludag Üniversitesi,

Turkey

2018

(Menos de um ano)

Electrical and Electronics Engineering (MSc)

Uludag Üniversitesi,

Turkey

2016 - 2018

(2 anos)

Electronics Engineering

Uludag Üniversitesi,

Turkey

2010 - 2015

(5 anos)

Publicações

Customized Integrated Circuit ADS1299 Evaluation of the Performance for EEG Measurement

IEEE Xplore

Classification of Motor Imagery Signals by Convolutional Neural Network for BCI Applications

IEEE Xplore

With BBA applications, it is possible to control machines using only mental activities, especially for patients with limited mobility. Motor imagery signals (MIS) which are formed as a result of the imagination of moving a limb. In this study, it is aimed to classify MIS signals with Convolutional Neural Network by using BCI-IV 2b dataset for this purpose. As a result, higher (%75,7) performance was obtained with lower number of parameters compared to similar previous studies.