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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/8869| Titre: | DESARROLLO E IMPLEMENTACION DE UN SISTEMA BCI CON CLASIFICACION DE SEÑALES EMPLEANDO MACHINE LEARNING |
| Auteur(s): | VILCHES SOTO, LUIS GERARDO%896541 |
| metadata.dc.subject.other: | Autismo en niños Cerebro Electroencefalografía Procesamiento de señales Técnicas digitales Transformaciones de Fourier Aprendizaje automático Inteligencia artificial Redes neuronales (Computación) Sistemas embebidos Diseño experimental |
| Date de publication: | 2024-07-01 |
| Editeur: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de León |
| Description: | Este trabajo presenta un enfoque técnico para el diseño de una plataforma BCI rentable, desde la construcción de hardware basado en componentes comerciales hasta el firmware. Este dispositivo puede incluir controladores para la adquisición de señales, preprocesamiento, eliminación de artefactos, separación de bandas, extracción de características y clasificación, mediante ANN comprimida con el marco de trabajo TensorFlowLite. Consiste en una plata forma EEG basada en STM32 orientada como una herramienta para experimentos BCI, en el ámbito educativo y de investigación, capaz de enviar datos a PC o dispositivos móviles a través de una conexión inalámbrica, permitiendo capacidades de procesamiento externo junto con la principal característica de clasificación de señales integradas (TinyML) enfocada en la detección temprana, mediante la discriminación de niños con TEA de los que no lo tienen. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Collection(s) : | Maestría en Ciencias de la Computación |
Fichier(s) constituant ce document :
| Fichier | Description | Taille | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 022.-TESIS-COMPLETA_LUIS-GERARDO-VILCHIS-SOTO.pdf | Desarrollo e implementación de un sistema BCI con clasificación de señales empleando Machine Learning - Tesis 022 de MCC del ITL | 10.13 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
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