Título

Representación, reconocimiento y clasicación de la actividad de imaginación motora en el dominio tiempo-frecuencia

Autor

OBED CARRERA LEON

Colaborador

JUAN MANUEL RAMIREZ CORTES (Asesor de tesis)

VICENTE ALARCON AQUINO (Asesor de tesis)

Nivel de Acceso

Acceso Abierto

Resumen o descripción

Una interface cerebro computadora es un sistema que permite el control de dispositivos

electrónicos mediante el análisis de los patrones presentes en las señales cerebrales. Esta

puede ser de gran ayuda a personas con discapacidades motoras. En el trabajo reportado en

esta tesis se presentan dos algoritmos de extracción de características para la actividad de

imaginación motora.

El primer algoritmo está basado en la transformada Hilbert, la cual permite establecer una

representación tiempo frecuencia, que permite visualizar el fenómeno ERD/ERS presente en la

señal y que, a diferencia de algunos autores, no se realiza ningún tipo de transformación

adicional a la información extraída. Esta representación permite identificar la frecuencia

reactiva por sujeto y seleccionar la banda de frecuencias adecuada para poder generar un

vector de características.

El segundo es un algoritmo de extracción de características basado en wavelets. Se

descompone la señal en tres niveles utilizando tres diferentes wavelets, cada una con tres

diferentes momentos de desvanecimiento diferentes. Luego se seleccionan las

correspondientes bandas de frecuencias y el vector de características es construido con tres

diferentes características estadísticas extraídas de los niveles seleccionados.

La clasificación de los patrones extraídos se hace por los métodos de: discriminantes lineales

por Fisher (FLDA), discriminantes cuadráticos (QDA) y una máquina de soporte vectorial (SVM).

El desempeño del algoritmo es evaluado por una validación cruzada por diez sobre tres bases

de datos descargados de la página del BCI Competition y una base de datos obtenida mediante

un experimento propio. En total los algoritmos se probaron sobre nueve sujetos diferentes.

En general los resultados son favorables de acuerdo a los métodos propuestos. Se plantea una

extracción de características basada en la transformada Hilbert, la cual es sencilla y rápida para

su aplicación on-line y no depende de transformaciones adicionales. Para el método basado en

wavelet se demuestra que al usar tres características estadísticas se obtiene más información

de la señal que a su vez mejora los resultados, obteniendo tasas de error de hasta 0.16 y 0.8 con cada método; siendo el análisis wavelet el de menor error, en comparación con el trabajo

presentado por otros autores.

Editor

Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica

Fecha de publicación

agosto de 2011

Tipo de publicación

Tesis de maestría

Versión de la publicación

Versión aceptada

Formato

application/pdf

Idioma

Español

Audiencia

Estudiantes

Investigadores

Público en general

Sugerencia de citación

Carrera-Leon O.

Repositorio Orígen

Repositorio Institucional del INAOE

Descargas

471

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