Interface cérebro-computador usando redes neurais artificiais e técnicas avançadas de processamento digitais de sinais.
| Ano de defesa: | 2000 |
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| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-12112024-162918/ |
Resumo: | Neste trabalho considera-se os registros de eletroencefalogramas de pessoas normais submetidas a atividade mental de imaginar o movimento dos braços. Os eletroencefalogramas obtidos são analisados usando-se técnicas de processamento digital de sinais e redes neurais artificiais, visando estabelecer o grau de separabilidade dos sinais obtidos e avaliar os métodos usados no desenvolvimento de uma interface cérebro-computador. O trabalho divide-se em duas etapas: a primeira trata do pré-processamento do sinal cerebral e a segunda parte classifica esses sinais usando redes neurais artificias. Os resultados apresentados mostram uma proeminente separabilidade dos sinais cerebrais quando a pessoa imagina um movimento para a esquerda ou um movimento para a direita, possibilitando uma direta aplicação em uma interface cérebro-computador. |
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Interface cérebro-computador usando redes neurais artificiais e técnicas avançadas de processamento digitais de sinais.Untitled in englishDigital signal processingProcessamento digital de sinaisNeste trabalho considera-se os registros de eletroencefalogramas de pessoas normais submetidas a atividade mental de imaginar o movimento dos braços. Os eletroencefalogramas obtidos são analisados usando-se técnicas de processamento digital de sinais e redes neurais artificiais, visando estabelecer o grau de separabilidade dos sinais obtidos e avaliar os métodos usados no desenvolvimento de uma interface cérebro-computador. O trabalho divide-se em duas etapas: a primeira trata do pré-processamento do sinal cerebral e a segunda parte classifica esses sinais usando redes neurais artificias. Os resultados apresentados mostram uma proeminente separabilidade dos sinais cerebrais quando a pessoa imagina um movimento para a esquerda ou um movimento para a direita, possibilitando uma direta aplicação em uma interface cérebro-computador.In this work, we describe a method, based on complexity measuring c(n), short-time fractal dimension (STFD), autorregressive models and Adaptive Gabor Representation (AGR), for feature extraction of EEG signals in a Brain Computer Interface (BCI) application. The method uses the EEG signals decomposed in six consecutive different scaling components by wavelets transforms on the basis of self-similarity. The short-time fractal dimension and the Lempel-Ziv complexity measure are extracted from the raw EEG and its corresponding components. The AGR method does not focus on the good time frequency representation, but rather on their projection coefficients. Classification was carried out using a Multilayer perceptron (MLP) trained with the classical back propagation algorithm and Learning Vector Quantization (LVQ). Overall results show that the performance obtained by using AGR coefficients is better than the one from other methods. This work reveal a significant EEG discrimination between imagination of right and left hand movement.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCabral Junior, Euvaldo FerreiraCosta, Ernane José Xavier2000-12-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-12112024-162918/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-11-12T18:33:02Zoai:teses.usp.br:tde-12112024-162918Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-11-12T18:33:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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