2024-03-29T07:46:38Zhttp://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/313722021-07-06T08:34:31Zcom_10324_23459com_10324_954com_10324_894col_10324_23462
Santamaría Vázquez, Eduardo
Martínez Cagigal, Víctor
Hornero Sánchez, Roberto
2018-09-03T12:03:41Z
2018-09-03T12:03:41Z
2018
http://uvadoc.uva.es/handle/10324/31372
En este estudio se presenta MEDUSA, una nueva plataforma para la implementación de sistemas Brain-Computer Interface (BCI), utilizando como señal de control los potenciales evocados P300 generados mediante el paradigma odd-ball visual. Las principales características de MEDUSA son: i) diseño modular, conectando las distintas partes de la aplicación mediante estructuras simples; ii) arquitectura especialmente diseñada para entornos de investigación, que permite implementar nuevos paradigmas de estimulación, métodos de pre-procesado de señal, o algoritmos de extracción, selección y clasificación de características de manera sencilla e integrarlos rápidamente en el flujo de ejecución; iii) desarrollo en Python: un lenguaje multiplataforma muy utilizado en investigación por su simplicidad y versatilidad, disponiendo además de gran cantidad de librerías que disminuyen el tiempo de desarrollo; iv) amplia documentación, con ejemplos de aplicación y código detalladamente comentado; v) interfaz gráfica atractiva y moderna, que permite modificar de manera sencilla gran cantidad de parámetros de la plataforma.
spa
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MEDUSA: una nueva herramienta para el desarrollo de sistemas Brain-Computer Interface basada en Python
info:eu-repo/semantics/conferenceObject