Clasificación de señales EEG usando LDA y QDA aplicado a una Interface Cerebro – Computador basada en P300
DOI:
https://doi.org/10.21754/tecnia.v28i2.573Palabras clave:
P300, Machine Learning, Interface cerebro –Computador, Enfermedades NeurodegenerativasResumen
Se han empleado diferentes técnicas de Machine Learning con la finalidad de identificar las voluntades de pacientes con enfermedades neurodegenerativas. Para tal fin se empleó una base de datos de señales electroencefalográficas (EEG) las cuales fueron filtradas y procesadas. La determinación de las voluntades de los pacientes se consiguió a través de la identificación de las ondas cerebrales P300, estas señales se presentan en el cerebro como respuesta a un estímulo inesperado y entre sus muchas aplicaciones se encuentra la implementación de la llamada Interface Cerebro – Computador.
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