Extracción de características para la detección de movimientos del brazo usando señales de electroencefalograma (EEG)

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dc.contributor.advisorLudeña Choez, Jimmy Diestin
dc.contributor.authorAlvarado Chavez, Jordy Jose
dc.date.accessioned2020-09-03T20:14:39Z
dc.date.available2020-09-03T20:14:39Z
dc.date.embargoEnd2020
dc.date.issued2020
dc.description.abstractLas interfaces BCI (Brain-computer interface) permiten el desarrollo de sistemas que ayudan a las personas con discapacidades motrices (parálisis parcial de miembros del cuerpo, amputación o ausencia de un miembro del cuerpo humano), entre ellas cabe destacar los movimientos de los miembros superiores e inferiores, los cuales permiten el desenvolvimiento de una persona al momento de realizar actividades diarias. Este trabajo se centra en realizar la comparación de dos métodos orientados a la extracción de características aplicado a datos obtenidos de un Electroencefalograma, estos métodos son los de Análisis Discriminante Lineal (LDA) y de Patrones Espaciales Comunes (CSP). Ambos métodos son empleados con la finalidad de extraer aquellos patrones característicos pertenecientes a los movimientos de los miembros superiores del cuerpo humano (brazos) y escoger aquel que permita un funcionamiento óptimo de las BCI. De acuerdo a los resultados obtenidos en la experimentación realizada utilizando en primera instancia una etapa de pre-procesamiento de las señales basado en filtros Butterworth, para eliminar señales no pertenecientes a la coordinación motriz de los brazos en base a la teoría obtenida sobre las frecuencias de la ondas cerebrales encargadas de coordinar dichas funciones, el siguiente paso es aplicar los métodos de extracción de características seleccionados y finalmente introducirlos al algoritmo de clasificación de Máquinas de Vectores Soporte (SVM) para finalmente obtener las tasas de reconocimiento y matrices de confusión por cada método y concluir que; El método basado CSP obtuvo una mejor tasa de reconocimiento general en comparación con el método basado en LDA.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.identifier.other1072726
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12590/16330
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Católica San Pabloes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceUniversidad Católica San Pabloes_PE
dc.sourceRepositorio - UCSPes_PE
dc.subjectCSPes_PE
dc.subjectLDAes_PE
dc.subjectEEGes_PE
dc.subjectBCIes_PE
dc.subjectMovimientos del brazoes_PE
dc.subjectExtracción de característicases_PE
dc.subjectProcesamiento de señaleses_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01es_PE
dc.titleExtracción de características para la detección de movimientos del brazo usando señales de electroencefalograma (EEG)es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_PE
renati.advisor.dni40802683
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8673-3234es_PE
renati.author.dni70003300
renati.discipline712096es_PE
renati.jurorEfraín Tito Mayhua Lópezes_PE
renati.jurorEfrain José Zenteno Bolañoses_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineIngeniería de Telecomunicacioneses_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Católica San Pablo. Facultad de Ingeniería y Computaciónes_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Telecomunicacioneses_PE
thesis.degree.programEscuela Profesional de Ingeniería Electrónica y de Telecomunicacioneses_PE
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Tesis - Ingeniería Electrónica y de Telecomunicaciones