Semillero de procesamiento y detección de patrones en señales 2024-1
8 páginas
- Autores:
-
Alzate Márquez, Mateo
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
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- oai:repository.eia.edu.co:11190/6634
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/6634
- Palabra clave:
- Procesamiento de señales
ECG
Machine learning
Bases de datos
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Semillero de procesamiento y detección de patrones en señales 2024-1 Identificación de emociones de una base de datos basada en estímulos de VR por medio de técnicas de procesamiento de señales y machine learning: resultados del semillero de investigación de procesamiento y detección de patrones en señales |
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Alzate Márquez, MateoGallón Duque, SantiagoGutiérrez Noguera, SantiagoJaramillo Codina, Alejandra SofíaZuluaga Gómez, IsabellaCastaño López, Juan Carlos2024-06-26T16:21:23Z2024-06-26T16:21:23Z2024https://repository.eia.edu.co/handle/11190/66348 páginasRESUMEN: en el semillero de procesamiento de señales se utilizó una base de datos de estímulos emocionales por realidad virtual ya existente en donde se utilizaron señales de electrocardiograma (ECG). La base de datos contenía registros de 34 personas sometidas a 12 diferentes estímulos de realidad virtual (VR), clasificados como "felices" o "tristes", después se procesaron las señales usando Python y diversas librerías, comenzando con la limpieza y normalización de datos, seguida de la eliminación de ruido mediante el método IModPoly y un filtro pasa bajas de Butterworth y junto a esto se calcularon la frecuencia cardíaca y su variabilidad, la coherencia fisiológica y la entropía de Shannon como características de esta señal. Luego, se implementaron modelos de machine learning (KNN, MLP, SVM) para clasificar los estados emocionales, optimizando parámetros mediante GridSearchCV y evaluando los modelos con técnicas estándar de clasificación y gráficos SHAP para interpretar la importancia de las características. El ejercicio arrojó resultados como el análisis comparativo que mostró que el modelo KNN tuvo el mejor rendimiento con un área bajo la curva ROC de 0.71, seguido por MLP y SVM, ambos con un área de 0.61, también un análisis de las características demostró que las más influyentes fueron la coherencia fisiológica y la frecuencia cardíaca. Finalmente se concluyó que el modelo KNN fue el más adecuado para el conjunto de datos, mientras que MLP y SVM mostraron potencial en escenarios específicos con más datos y separación clara entre clases. El semillero estuvo constituido de sesiones explicativas y creativas donde se creó código de programación para resolver el problema planteado en el objetivo general.application/pdfspaUniversidad EIAEnvigado (Antioquia, Colombia)Derechos Reservados - Universidad EIA, 2024Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Semillero de procesamiento y detección de patrones en señales 2024-1Identificación de emociones de una base de datos basada en estímulos de VR por medio de técnicas de procesamiento de señales y machine learning: resultados del semillero de investigación de procesamiento y detección de patrones en señalesInforme de gestiónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/resource_type/c_93fcinfo:eu-repo/semantics/reportinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Procesamiento de señalesECGMachine learningBases de datosPublicationORIGINALInforme final del semillero de investigación de procesamiento de señales.pdfInforme final del semillero de investigación de procesamiento de señales.pdfapplication/pdf651537https://repository.eia.edu.co/bitstreams/b43ba6a1-daf6-4b26-8427-de03d67fa487/download251ec746be1cb9a1b8f8435d582351bdMD51Artículo de resultados del semillero procesamiento de señales 2024_1.pdfArtículo de resultados del semillero procesamiento de señales 2024_1.pdfapplication/pdf870762https://repository.eia.edu.co/bitstreams/86c36037-84ec-4daf-a21d-1e23902555f7/downloadfcd35266b5e8459e60f101ab70428d92MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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