Industriales
Comunicación con computador mediante señales cerebrales : aplicación a la tecnología de la rehabilitación
Abstract
dc:description.abstractAvances recientes en hardware para ordenadores personales y procesamiento de señal ha hecho posible el uso de señales EEG u ondas cerebrales para comunicación entre personas y computadores. Pacientes que sufren de síndromes bloqueantes disponen ahora de una nueva forma de comunicación con el resto del mundo, pero incluso con las más modernas técnicas, estos sistemas aún tienen tasas de comunicación del orden de 2-3 actividades / minuto. En suma, los dispositivos existentes no son diseñados con la idea de flexibilidad en mente, dando lugar a sistemas lentos que son difíciles de mejorar. Esta tesis explora la efectividad de las técnicas de análisis en tiempo y en frecuencia para la clasificación de diferentes actividades mentales haciendo uso de electroencefalografía (EEG). Señales EEG de dos canales provenientes de varios voluntarios han sido estudiadas durante la realización de tres tareas mentales (línea base, imaginación de movimiento, actividad matemática). La distinción entre ellas en clasificación On-line es el principal objetivo del proyecto. Diferentes métodos basados en representaciones temporales y frecuenciales han sido considerados para la clasificación entre las tareas mencionadas. Los resultados indican la utilización de este método para ventanas de un tercio de segundo, distinguir las características de los datos, con porcentajes de acierto aceptables.
Degree
thesis:*- Name dc:type.qualificationname
- phd
- Level dc:type.qualificationlevel
- doctoral
- Grantor dc:publisher.institution
- Industriales
- Year dc:date.issued
- 2010
Author and committee
dc:creator, dc:contributor.*- Author dc:creator
-
- Martínez Pérez, Jose Luis
Subjects
dc:subject × 3Rights
dc:rights- Statement dc:rights
-
- by-nc-nd
- Language dc:language
- es
Identifiers
dc:identifier.*- DOI dc:identifier.doi
- https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.5855
- OAI identifier oai:identifier
- oai:oa.upm.es:5855