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dc.contributor.advisorSotaquirá Gutiérrez, Miguel Ángel
dc.contributor.authorDelgado Saa, Jaime Fernando
dc.date.accessioned2019-10-01T15:27:40Z
dc.date.available2019-10-01T15:27:40Z
dc.date.issued2009
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10584/8632
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)es_ES
dc.description.abstract..es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad del Nortees_ES
dc.subjectRedes neurales (Computadores)es_ES
dc.subjectInterfases cerebro-computadoreses_ES
dc.subjectElectroencefalografíaes_ES
dc.titleClasificación de señales EEG para aplicaciones en el desarrollo de interfaces cerebro – computadoraes_ES
dc.typemasterThesises_ES
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES
dc.type.hasVersionacceptedVersiones_ES
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería Electrónicaes_ES
dc.publisher.departmentDepartamento de Ingeniería Electrónicaes_ES
dc.creator.degreeMagíster en Ingeniería Mecánicaes_ES


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