masterThesis
Clasificación de señales EEG para aplicaciones en el desarrollo de interfaces cerebro – computadora
Autor
Delgado Saa, Jaime Fernando
Institución
Resumen
El presente trabajo describe el diseño e implementación de algoritmos para clasificación de señales EEG y su aplicación en el diseño de interfaces cerebro computadora (BCI). Se plantea el desarrollo de dos bloques principales: extracción de características y clasificación. La extracción de características involucra el uso de la actividad oscilatoria cerebral como entrada para la BCI. Se plantea el uso de métodos paramétricos con resolución en tiempo y frecuencia (STFT) y no- paramétricos (modelo autorregresivos) para la extracción de características. La clasificación se realiza empleando Análisis Discriminante Lineal, Redes Neuronales Artificiales y Máquinas de Soporte Vectorial y se realiza un análisis comparativo de los resultados obtenidos con el fin de determinar el mejor desempeño obtenido en términos del tiempo de computo y distintos criterios de evaluación (kappa Cohen’s Coefficent, Información Mutua y tasa de acierto en la clasificación) ..