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dc.contributor.authorGarcía Egea, Teodoro 
dc.date.accessioned2018-09-17T10:26:20Z
dc.date.available2018-09-17T10:26:20Z
dc.date.issued2015-10
dc.description.abstractLa tecnología Brain Computer Interface o BCI está basada en la monitorización, el análisis y la decodificación de las señales generadas por las distintas estructuras cerebrales bajo determinadas condiciones. Un sistema BCI puede utilizar diversas técnicas para analizar la actividad cerebral con el objetivo de establecer un canal de comunicacion directo entre el usuario y un dispositivo externo. Interpretando estos procesos y traduciendo esta información en órdenes concretas, será posible controlar sistemas software o hardware a partir de señales cerebrales, obtenidas tanto mediante técnicas invasivas o no invasivas. Un interfaz BCI no invasivo basa su funcionamiento en el análisis mediante métodos de baja invasividad. Uno de los métodos no invasivos más utilizados está basado en la obtención de señales electroencefalográficas o EEG a través de electrodos colocados en la cabeza del sujeto. Estas señales serán captadas durante la presentación de estímulos al sujeto o bien durante algún tipo de actividad mental y/o motora. Este trabajo tiene como objetivo demostrar que es posible obtener un alto nivel de precisión en la decodificación de la señal electroencefalográfica, durante la realización de experimentos complejos en entornos tridimensionales. Con un adecuado proceso de adquisición, procesado, entrenamiento y clasificación de la señal electroencefalográfica, será posible obtener información suficiente a fin de clasificar movimientos y trayectorias en entornos tridimensionales con un alto nivel de precisión.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherTeodoro García Egeaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.titleAnálisis, decodificación y clasificación de la señal EEG en entornos tridimensionaleses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.subject.otherIngeniería de Sistemas y Automáticaes_ES
dc.contributor.advisorLópez Coronado, Juan 
dc.contributor.advisorMuñoz Lozano, José Luis 
dc.date.submitted2015-12-02
dc.subjectNeurociencias informáticases_ES
dc.subjectInterfaces (Informática)es_ES
dc.subjectRedes neuronales (Informática)es_ES
dc.subjectSeñales electroencefalográficas (EEG)es_ES
dc.subjectNeural networks (Computer science)en
dc.subjectComputer scienceen
dc.subjectNeurosciencesen
dc.subjectElectroencephalography (EEG)en
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10317/7231
dc.description.centroEscuela Internacional de Doctoradoes_ES
dc.contributor.departmentIngeniería de Sistemas y Automáticaes_ES
dc.identifier.doi10.31428/10317/7231
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.description.universityUniversidad Politécnica de Cartagenaes_ES
dc.subject.unesco3303.06 Tecnología de la Combustiónes_ES
dc.subject.unesco3304.11 Diseño de Sistemas de Cálculoes_ES
dc.subject.unesco3304.12 Dispositivos de Controles_ES
dc.description.programadoctoradoPrograma de doctorado en Tecnología Industriales_ES


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