Diseño e implementación de un dispositivo EEG multicanal de electrodos activos
Análisis del rendimiento mediante ondas cerebrales de imaginería motora
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Este libro presenta un método rentable para registrar señales de ondas cerebrales utilizando un dispositivo EEG de electrodos activos de tres canales y clasificar las ondas cerebrales relacionadas con el movimiento de la mano izquierda y derecha de la imaginería motora (MI), basándose en la electroencefalografía (EEG) medida desde el lóbulo central, que podría utilizarse para los sistemas de interfaz cerebro-ordenador (BCI). El libro explica el uso del Análisis de Componentes Independientes (ICA) para eliminar los artefactos del EEG y, a continuación, extraer las características de l...
Este libro presenta un método rentable para registrar señales de ondas cerebrales utilizando un dispositivo EEG de electrodos activos de tres canales y clasificar las ondas cerebrales relacionadas con el movimiento de la mano izquierda y derecha de la imaginería motora (MI), basándose en la electroencefalografía (EEG) medida desde el lóbulo central, que podría utilizarse para los sistemas de interfaz cerebro-ordenador (BCI). El libro explica el uso del Análisis de Componentes Independientes (ICA) para eliminar los artefactos del EEG y, a continuación, extraer las características de las ondas cerebrales para el movimiento MI de la mano izquierda y MI de la mano derecha mediante la Descomposición Wavelet (WD). La ondícula madre 'Morlet' se utiliza para la descomposición wavelet, ya que muestra un mejor rendimiento para el análisis de señales biomédicas no estacionarias como EEG. Las características de las ondas cerebrales como la potencia máxima entre todos los niveles de descomposición (MMP), la frecuencia correspondiente a MMP (MAF) y la amplitud máxima de la señal con MAF (MMA) se eligen como características de clasificación de las ondas cerebrales MI. La clasificación de las señales de ondas cerebrales MI se realiza utilizando el Análisis Discriminante Lineal (LDA).
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