Franklin Alfredo Cabezas, Fermín Rafael Cabezas Soldevilla
{"title":"应用LDA和QDA对脑电图信号进行分类,应用于基于P300的脑机接口","authors":"Franklin Alfredo Cabezas, Fermín Rafael Cabezas Soldevilla","doi":"10.21754/TECNIA.V28I2.573","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Se han empleado diferentes técnicas de Machine Learning con la finalidad de identificar las voluntades de pacientes con enfermedades neurodegenerativas. Para tal fin se empleó una base de datos de señales electroencefalográficas (EEG) las cuales fueron filtradas y procesadas. La determinación de las voluntades de los pacientes se consiguió a través de la identificación de las ondas cerebrales P300, estas señales se presentan en el cerebro como respuesta a un estímulo inesperado y entre sus muchas aplicaciones se encuentra la implementación de la llamada Interface Cerebro – Computador.","PeriodicalId":31729,"journal":{"name":"Tecnia","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-12-18","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Clasificación de señales EEG usando LDA y QDA aplicado a una Interface Cerebro – Computador basada en P300\",\"authors\":\"Franklin Alfredo Cabezas, Fermín Rafael Cabezas Soldevilla\",\"doi\":\"10.21754/TECNIA.V28I2.573\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Se han empleado diferentes técnicas de Machine Learning con la finalidad de identificar las voluntades de pacientes con enfermedades neurodegenerativas. Para tal fin se empleó una base de datos de señales electroencefalográficas (EEG) las cuales fueron filtradas y procesadas. La determinación de las voluntades de los pacientes se consiguió a través de la identificación de las ondas cerebrales P300, estas señales se presentan en el cerebro como respuesta a un estímulo inesperado y entre sus muchas aplicaciones se encuentra la implementación de la llamada Interface Cerebro – Computador.\",\"PeriodicalId\":31729,\"journal\":{\"name\":\"Tecnia\",\"volume\":\" \",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2018-12-18\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Tecnia\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.21754/TECNIA.V28I2.573\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Tecnia","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.21754/TECNIA.V28I2.573","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Clasificación de señales EEG usando LDA y QDA aplicado a una Interface Cerebro – Computador basada en P300
Se han empleado diferentes técnicas de Machine Learning con la finalidad de identificar las voluntades de pacientes con enfermedades neurodegenerativas. Para tal fin se empleó una base de datos de señales electroencefalográficas (EEG) las cuales fueron filtradas y procesadas. La determinación de las voluntades de los pacientes se consiguió a través de la identificación de las ondas cerebrales P300, estas señales se presentan en el cerebro como respuesta a un estímulo inesperado y entre sus muchas aplicaciones se encuentra la implementación de la llamada Interface Cerebro – Computador.