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Um sistema inteligente de classificação de sinais de EEG para Interface Cérebro-Computador

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Barbosa, André Freitas
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
BR
UFRN
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
interface cérebro-computador
EEG
classificação de padrões
PCA
ICA
brain-computer interfaces
pattern classification
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15432
Resumo: The Brain-Computer Interfaces (BCI) have as main purpose to establish a communication path with the central nervous system (CNS) independently from the standard pathway (nervous, muscles), aiming to control a device. The main objective of the current research is to develop an off-line BCI that separates the different EEG patterns resulting from strictly mental tasks performed by an experimental subject, comparing the effectiveness of different signal-preprocessing approaches. We also tested different classification approaches: all versus all, one versus one and a hierarchic classification approach. No preprocessing techniques were found able to improve the system performance. Furthermore, the hierarchic approach proved to be capable to produce results above the expected by literature
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