Clasificación de señales EEG para aplicaciones en el desarrollo de interfaces cerebro – computadora

dc.contributorSotaquirá Gutiérrez, Miguel Ángel
dc.creatorDelgado Saa, Jaime Fernando
dc.date2019-10-01T15:27:40Z
dc.date2019-10-01T15:27:40Z
dc.date2009
dc.date.accessioned2023-08-25T16:02:43Z
dc.date.available2023-08-25T16:02:43Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10584/8632
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8433582
dc.descriptionEl 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)
dc.description..
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/msword
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad del Norte
dc.publisherMaestría en Ingeniería Electrónica
dc.publisherDepartamento de Ingeniería Electrónica
dc.rightsopenAccess
dc.subjectRedes neurales (Computadores)
dc.subjectInterfases cerebro-computadores
dc.subjectElectroencefalografía
dc.titleClasificación de señales EEG para aplicaciones en el desarrollo de interfaces cerebro – computadora
dc.typemasterThesis
dc.typeacceptedVersion


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