Interfaz cerebro computador mediante la clasificación de señales encefalográficas
dc.contributor.advisor | Niño Barrera, Cesar Leonardo | |
dc.contributor.author | Reyes Rueda, Angélica | |
dc.date.accessioned | 2015-01-22T23:28:58Z | |
dc.date.accessioned | 2016-03-29T17:54:15Z | |
dc.date.accessioned | 2020-04-16T16:33:22Z | |
dc.date.available | 2015-01-22T23:28:58Z | |
dc.date.available | 2016-03-29T17:54:15Z | |
dc.date.available | 2020-04-16T16:33:22Z | |
dc.date.created | 2013 | |
dc.description.abstract | Las Interfaces Cerebro Computador (BCI) pretenden crear una comunicación directa entre el cerebro y un computador. Un BCI puede brindar a aquellos pacientes que presentan una discapacidad de movilidad una alternativa de comunicación con el mundo exterior. Una forma de controlar un BCI es a través de ritmos sensorimotores, estos ritmos induce una serie de fenómenos en la dinámica registrada en el electroencefalograma (EEG) estos fenómenos son conocidos como desincronización / sincronización relacionada a eventos (ERD / ERS). Existen múltiples métodos para medir este fenomeno, en los que la densidad espectral de potencia (PSD) y el valor de bloqueo de fase (PLV) se destaca. En este trabajo ambos métodos, PSD y PLV, son ensayados con datos reales obtenidos de 10 sujetos que que imaginan dos tareas (izquierda vs derecha). Las características PSD y PLV se clasificaron utilizando Máquinas de Soporte Vectorial (SMV) con kernel lineal y función de base radial. Los resultados obtenidos mostraron que el método PLV + RBF fue superior con una precisión promedio de ? 90% contra una precisión promedio de ? 77% de los otros métodos. | spa |
dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
dc.description.degreename | Ingeniero (a) Electrónico | spa |
dc.format | spa | |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.60794/8r5s-ez26 | |
dc.identifier.instname | instname:Pontificia Universidad Javeriana | spa |
dc.identifier.reponame | reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana | spa |
dc.identifier.repourl | repourl:https://repository.javeriana.edu.co | spa |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10554/13623 | |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana | spa |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ingeniería | spa |
dc.publisher.program | Ingeniería Electrónica | spa |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights.coar | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
dc.rights.licence | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional | * |
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dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Espectro de potencia | spa |
dc.subject | Electroencefalografía | spa |
dc.subject.armarc | Ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas | spa |
dc.subject.keyword | Power spectrum | spa |
dc.subject.keyword | Electroencephalography | spa |
dc.title | Interfaz cerebro computador mediante la clasificación de señales encefalográficas | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | |
dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado | spa |
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