Comando de un cursor en 2-D mediante señales EEG
Se presenta el diseño e implementación de una interfaz de control mediante señales EEG que permite el comando de los movimientos horizontales, verticales y clic de un cursor en 2-D. La interfaz permite la adquisición, filtrado, remoción de artefactos y extracción...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Católica de Pereira
- Repositorio:
- Repositorio Institucional - RIBUC
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.ucp.edu.co:10785/13453
- Acceso en línea:
- https://revistas.ucp.edu.co/index.php/entrecienciaeingenieria/article/view/584
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- Palabra clave:
- Rights
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- Derechos de autor 2019 Entre Ciencia e Ingeniería
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2023-08-29T03:49:02Z2023-08-29T03:49:02Z2019-07-18https://revistas.ucp.edu.co/index.php/entrecienciaeingenieria/article/view/584http://hdl.handle.net/10785/13453Se presenta el diseño e implementación de una interfaz de control mediante señales EEG que permite el comando de los movimientos horizontales, verticales y clic de un cursor en 2-D. La interfaz permite la adquisición, filtrado, remoción de artefactos y extracción de características a partir de la transformada wavelet discreta. La búsqueda de características se centra en parámetros del dominio del tiempo (P300) y en el dominio de la frecuencia (Beta y Mu) dependiendo si se trata de un estímulo visual o de la imaginación de movimiento, respectivamente. Para la identificación, se usaron dos etapas de clasificación basadas en redes neuronales artificiales, a través de las cuales se obtuvo un desempeño global del 78.57% para el movimiento horizontal, 52.38% para el movimiento vertical y 100% para clic.The design and implementation of a controlinterface by EEG signals which command allows horizontal,vertical movements of a cursor and clicking on 2-D is presented.The interface allows the acquisition, filtering, artifact removaland extraction of characteristics from the discrete wavelettransform. The search feature focuses on time domain parameters (P300) and the frequency domain (Beta Mu)depending on whether it is a visual stimulus or imaginationof movement, respectively. For identification, two stages ofclassification based on artificial neural networks are used,through which a 78.57% overall performance for horizontalmovement, 52.38% for the vertical movement and click 100%was obtained.application/pdfspaUniversidad Católica de Pereirahttps://revistas.ucp.edu.co/index.php/entrecienciaeingenieria/article/view/584/597Derechos de autor 2019 Entre Ciencia e Ingenieríahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.es_EShttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.es_ESinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Entre ciencia e ingeniería; Vol 8 No 15 (2014); 24-31Entre Ciencia e Ingeniería; Vol. 8 Núm. 15 (2014); 24-31Entre ciencia e ingeniería; v. 8 n. 15 (2014); 24-312539-41691909-8367Comando de un cursor en 2-D mediante señales EEGCommand of a 2-D cursor through EEG signalsArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionCorrea, Humberto L.Nope Rodríguez, Sandra E.Barrera, Luis C.Publication10785/13453oai:repositorio.ucp.edu.co:10785/134532025-01-27 18:58:30.951https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.es_ESDerechos de autor 2019 Entre Ciencia e Ingenieríametadata.onlyhttps://repositorio.ucp.edu.coRepositorio Institucional de la Universidad Católica de Pereira - RIBUCbdigital@metabiblioteca.com |
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Se presenta el diseño e implementación de una interfaz de control mediante señales EEG que permite el comando de los movimientos horizontales, verticales y clic de un cursor en 2-D. La interfaz permite la adquisición, filtrado, remoción de artefactos y extracción de características a partir de la transformada wavelet discreta. La búsqueda de características se centra en parámetros del dominio del tiempo (P300) y en el dominio de la frecuencia (Beta y Mu) dependiendo si se trata de un estímulo visual o de la imaginación de movimiento, respectivamente. Para la identificación, se usaron dos etapas de clasificación basadas en redes neuronales artificiales, a través de las cuales se obtuvo un desempeño global del 78.57% para el movimiento horizontal, 52.38% para el movimiento vertical y 100% para clic. |
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