Günümüzde akıllı telefonlar ile bir çok işlem gerçekleştirilmektedir. İçinde bulundurduğu ivmeölçer sensörleri sayesinde de çeşitli çalışmalarda kullanılmaktadır. İvmeölçer sensörü; bir kütleye uygulanan kuvvetin büyüklüğünü ölçen sensördür. İlk olarak akıllı telefonlarda bulunan ivmeölçer sensörü ile veriler toplanmıştır. Daha doğal sonuçlar alabilmek için veri toplama esnasında akıllı telefon pantolonun yan cebinde tutulmuştur. Çeşitli aktiviteler (koşma,yürüme,merdiven inip-çıkma, sabit tutarak vb ) esnasında ivmeölçer sensörü ile veri toplanmıştır. Ham ivmelenme verilerinde yönelim problemini ortadan kaldırmak için toplanan bu ham verilerin genlikleri kullanılmıştır. Kararlaştırılan kaydırma aralığına göre genlikleri hesaplanan veriler belirli uzunluğa sahip olan pencerelere ayrılmıştır. Verilerin deprem mi yoksa insan kaynaklı hareketler mi olduğuna karar vermek için bulanık sistem Autoregressive (AR) model kullanılarak Matlab de geliştirilmiştir. Çıkış verileri deprem verisi için pozitif insan aktivitesi için negatif olacak şekilde seçilmiştir. Veriler eğitim ve test verileri olmak üzere iki gruba ayrılmıştır. Böylece farklı koşullarda toplanan ivmelenme verilerinin eğitim ve test veri grupları oluşturulmuştur. Test verileri ile yapılan deneylerde sistem gerçek deprem kaynaklı olan verilerin tümünü deprem olarak; insan hareketlerinden kaynaklanan verilerin tümünü de insan aktivitesi olarak algılamıştır. Anahtar kelimeler: İvmeölçer sensörü, autoregressive model, akıllı telefon, deprem tespiti
Nowadays, many transactions are achieved with smartphones. Through its holdings in accelerometer sensors it is also used in the various studies. Accelerometer sensor is a sensor that measures the size of a power applied onto a mass. First of all data was gathered with the help of accelerometer sensor on mobile phones. In order to produce more natural results, the smartphones in the study were carried in side pockets of trousers during data gathering. Data was gathered during a variety of activities like running, walking, going upstairs and downstairs, holding still and so on via accelerometer sensor. In order to avoid orientation problem in raw acceleration data, amplitudes of these raw data were used. Pieces of data whose amplitudes were calculated according to the pre-determined slider range were divided into windows with certain length. A fuzzy system has been developed to decide whether the the shake is due to earthquake movements or human movements using AR (Autoregressive) model with Matlab. Output data were chosen in such a way that they would be positive for earthquake data and negative for human activity. Data were divided as training and test data. In this way, training and set data groups of acceleration data gathered from various conditions were formed. During experiments with test data, the system was able to differentiate between all earthquake-based data and human-caused data successfully. Keywords: Accelerometer sensor; Autoregressive model; Smartphone; Earthquake detection
