Filtros de Kalman robustos para el pre procesamiento de señales empleadas en interfaces Cerebro-máquina

dc.contributor.author Aguirre Ruiz, Daniel Eduardo spa
dc.creator.degree Ingeniero Electricista spa
dc.date.accessioned 2015-10-16T21:52:01Z
dc.date.accessioned 2021-11-02T23:23:16Z
dc.date.available 2015-10-16T21:52:01Z
dc.date.available 2021-11-02T23:23:16Z
dc.date.issued 2015
dc.description.abstract Las interfaces cerebro-máquina, son sistemas de comunicación , que han permitido la creación de esquemas modernos de conexión entre el cuerpo humano y una máquina,a través de la interpretación y transformación de señales biológicas, en ordenes hacia un computador. Normalmente, estos sistemas trabajan mediante un esquema que comprende una etapa de adquisición, una de procesamiento de señales y por ultimo una etapa de control. Sin embargo, las señales biológicas utilizadas, poseen una gran cantidad de outliers, que afectan de forma global, todos los procesos asociados a estos sistemas; por ello, la subetapa de filtrado o pre-procesamiento, contenida en la etapa de procesamiento de señales, tiene un rol fundamental en todos los procesos subsiguientes de diseño de una interfaz cerebro-máquina, ya que es la encargada de entregar las señales de la forma más limpia posible. En el presente trabajo, se hizo uso de los filtros Kalman robustos de pesos Bayesianos y umbralizado, para la etapa de pre procesamiento de una interfaz cerebro-máquina. Para la implementación de los algoritmos, se utilizó la base de datos BCI competetition IV y se plante o un esquema básico de reconocimiento de patrones; se propuso un modelo autoregresivo como etapa de extracción de características y como etapa de clasificación, se propuso diversos clasificadores como, el lineal discriminante, cuadrático discriminante y k-vecinos más cercanos. La evaluación de los algoritmos implementados, se realizó a partir de los porcentajes de acierto de la etapa clasificación. A partir de estos porcentajes, se concluyó que los algoritmos constituyen una herramienta recursiva y efectiva en el filtrado de señales utilizadas en interfaces cerebro-máquina, proporcionando aciertos del 98.07% con el filtro de Kalman de pesos Bayesianos y aciertos del 88.08% con el filtro de Kalman umbralizado. spa
dc.format application/pdf spa
dc.identifier.local T621.38224 A284;6310000112433 F3423 spa
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/11059/5476
dc.language.iso spa spa
dc.publisher Pereira : Universidad Tecnológica de Pereira spa
dc.publisher.department Facultad de Ingenierías Eléctrica, Electrónica, Física y Ciencias de la Computación spa
dc.publisher.program Ingeniería Eléctrica spa
dc.rights Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International *
dc.rights EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realizó sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARÁGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la universidad actúa como un tercero de buena fe. EL AUTOR, autoriza a LA UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE PEREIRA, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995 y demás normas generales sobre la materia, utilice y use la obra objeto de la presente autorización. spa
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ *
dc.subject Teoría bayesiana de decisiones estadísticas spa
dc.subject Filtros acústicos spa
dc.subject Procesamiento electrónico de señales spa
dc.title Filtros de Kalman robustos para el pre procesamiento de señales empleadas en interfaces Cerebro-máquina spa
dc.type bachelorThesis spa
dc.type.hasVersion acceptedVersion spa
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