Semillero de investigación de procesamiento y deteccion de patrones en señales 2024-2
6 páginas
- Autores:
-
Alzate Márquez, Mateo
- Tipo de recurso:
- Investigation report
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/6829
- Palabra clave:
- Procesamiento de señales
ECG
Machine learning
Adquisición de señales
Computación afectiva
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- openAccess
- License
- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2024
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Alzate Márquez, MateoAlbino Pérez, Mary LeidyArcila Trejos, Juan JoséTobón Gallego, MateoJaramillo, Alejandra Sofía2024-11-29T15:48:27Z2024-11-29T15:48:27Z2024https://repository.eia.edu.co/handle/11190/68296 páginasRESUMEN: En el semillero del semestre 2024_2 se explora la clasificación de estados emocionales de "Felicidad" y "Tristeza" utilizando un modelo Random Forest entrenado con datos de señales de ECG obtenidas mediante estímulos musicales. Siguiendo el protocolo descrito en "Automatic ECG-Based Emotion Recognition in Music Listening" de Hsu et al. y empleando la Geneva Emotional Music Scale (GEMS), se realizó un experimento con participantes saludables de entre 15 y 25 años. Las señales se adquirieron utilizando la plataforma MAXREFDES104 Health Sensor en un entorno controlado, con dos listas de reproducción diseñadas para evocar emociones felices y tristes. El preprocesamiento, la extracción de características y el análisis se llevaron a cabo en Python, logrando una precisión del 75% mediante validación cruzada estratificada. A pesar de las limitaciones del conjunto de datos, los resultados destacan el potencial de las señales de ECG para el reconocimiento emocional en áreas como la psicología, la educación y la robótica asistencial. Los trabajos futuros se enfocarán en ampliar el conjunto de datos y explorar modelos avanzados, como redes neuronales convolucionales, para mejorar la precisión y robustez.application/pdfspaUniversidad EIAEnvigado (Antioquia, Colombia)Derechos Reservados - Universidad EIA, 2024Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Semillero de investigación de procesamiento y deteccion de patrones en señales 2024-2Informe de gestiónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_18wsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/IFIhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Procesamiento de señalesECGMachine learningAdquisición de señalesComputación afectivaPublicationORIGINALInforme final de semillero de investigación - Procesamiento de señales 2024_2.pdfInforme final de semillero de investigación - Procesamiento de señales 2024_2.pdfInforme finalapplication/pdf1103819https://repository.eia.edu.co/bitstreams/fcf59121-9e0a-4659-b9b0-1b7bcadada8a/download9e1fc8e6171307f904bd41c7679d86ccMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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