Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15432
Título: Um sistema inteligente de classificação de sinais de EEG para Interface Cérebro-Computador
Autor(es): Barbosa, André Freitas
Palavras-chave: interface cérebro-computador;EEG;classificação de padrões;PCA;ICA;brain-computer interfaces;EEG;pattern classification;PCA;ICA
Data do documento: 24-Fev-2012
Editor: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citação: BARBOSA, André Freitas. Um sistema inteligente de classificação de sinais de EEG para Interface Cérebro-Computador. 2012. 52 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2012.
Resumo: The Brain-Computer Interfaces (BCI) have as main purpose to establish a communication path with the central nervous system (CNS) independently from the standard pathway (nervous, muscles), aiming to control a device. The main objective of the current research is to develop an off-line BCI that separates the different EEG patterns resulting from strictly mental tasks performed by an experimental subject, comparing the effectiveness of different signal-preprocessing approaches. We also tested different classification approaches: all versus all, one versus one and a hierarchic classification approach. No preprocessing techniques were found able to improve the system performance. Furthermore, the hierarchic approach proved to be capable to produce results above the expected by literature
metadata.dc.description.resumo: As interfaces cérebro-computador (ICC) têm como objetivo estabelecer uma via de comunicação com o sistema nervoso central (SNC) que seja independente das vias padrão (nervos, músculos), visando o controle de algum dispositivo. O objetivo principal da presente pesquisa é desenvolver uma ICC off-line que separe os diferentes padrões de EEG resultantes de tarefas puramente mentais realizadas por um sujeito experimental, comparando a eficácia de diferentes abordagens de pré-processamento do sinal. Também foram testadas diferentes abordagens de classificação: todos contra todos, um contra um e uma abordagem hierárquica de classificação. Não foram encontradas técnicas de pré-processamento que melhorem os resultados do sistema. Além disso, a abordagem hierárquica sugerida mostrou-se capaz de produzir resultados acima do padrão esperado pela literatura
URI: http://repositorio.ufrn.br:8080/jspui/handle/123456789/15432
Aparece nas coleções:PPGEE - Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
AndreFB_DISSERT.pdf2,1 MBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.