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dc.contributor.advisorHornero Sánchez, Roberto es
dc.contributor.authorMartín González, Laura
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación es
dc.date.accessioned2013-04-26T09:13:28Z
dc.date.available2013-04-26T09:13:28Z
dc.date.issued2012
dc.identifier.urihttp://uvadoc.uva.es/handle/10324/2655
dc.description.abstractEn 1929 Hans Berger desarrolló un sistema capaz de registrar la actividad bioeléctrica del cerebro que se conoce como electroencefalograma (EEG). En 1977, el Dr. Jacques Vial de la Universidad de UCLA realizó con éxito el primer sistema Brain Computer Interface (BCI) utilizando potenciales evocados visuales. En 1999, durante el primer congreso internacional de BCI se define el sistema Brain Computer Interface como un sistema que permite al cerebro interactuar con el medio sin la intervención de los mecanismos normales De los nervios y músculos periféricos. Para ello, se monitoriza la actividad cerebral y se traducen determinadas características, correspondientes a las intenciones del usuario, en comandos de un dispositivo. En este trabajo fin de máster se lleva a cabo un repaso del estado del arte de los sistemas BCI, en particular los basados en potenciales P300. Además, se estudia el conjunto de datos II de la III Competición BCI de 2004 proporcionados por el centro deWadsworth (NYS Department of Health) y se profundiza en los métodos de selección y clasificación de características considerados por el método ganador de esa competición. Este método emplea un conjunto de máquinas de vector soporte (Support Vector Machine, SVM) e implementa un modelo ´óptimo de selección de canales y del hiperpar´ametro C del SVM para evaluar las señales proporcionadas por la competición. En este trabajo se propone modificar el algoritmo de selección de canales. Los resultados obtenidos se comparan, bajo los mismos criterios, con los conseguidos por el método ganador. Con el modelo propuesto, se consigue aumentar la precisión sobre el conjunto de test y un número de secuencias de 15, a costa de seleccionar mayor número de canales. La precisión media obtenida por el modelo propuesto es del 98.5 %. Por ´último, se desarrolla y diseña una aplicación BCI para el control de dispositivos demóticos y electrónicos presentes habitualmente en una vivienda: un teléfono y su agenda, un calefactor, la iluminación, un ventilador, un televisor, un reproductor de DVD, un equipo de música y un disco duro multimedia. La aplicación ha sido evaluada por usuarios del Centro de Referencia Estatal de Discapacidad y Dependencia de San Andrés del Rabanedo (León). A continuación, se analizan las precisiones medias obtenidas por cada usuario, así como las globales. Se puede concluir que los resultados fueron satisfactorios y prometedores.es
dc.description.sponsorshipTeoría de la Señal y las Comunicaciones e Ingeniería Telemáticaes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subjectInteracción hombre maquina(Informática)es
dc.subjectNeurociencias informáticas
dc.titleDesarrollo de un sistema Brain Computer Interface basado en potenciales evocados P300 para el control de dispositivos domóticoses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises
dc.description.degreeMáster en Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicacioneses
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported


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