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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/6124| Titre: | Análisis de Señales Electroencefalografía usando Redes Neuronales para Clasificar Emociones |
| Auteur(s): | Partida Ramirez, Luis Alberto%992457 |
| metadata.dc.subject.other: | Señales Electroencefalografía, redes nuronales |
| Date de publication: | 2022-12-10 |
| Editeur: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Tijuana |
| Description: | En el presente documento es una introducción que presenta los diversos métodos que se utilizan para leer señales bioeléctricas de la corteza de la cabeza con diferentes equipos emergentes y ver si es posible usar un EEG más sencillo de 4 canales y con menos datos lograr identificar sentimientos en alumnos universitarios con el uso de estrategias de neuromarketing y herramientas de neurociencia para obtener datos directos de los cerebros de los participantes del sector educativo con el fin de encontrar emociones que ayuden a identificar qué factores pudieran logra la motivación de los alumnos y mejorar las estrategias educativas, daremos un recorrido por las tecnología y herramientas que nos proporciona la neurociencia así como los elementos que componen estos estudios y experimentos que se han acrecentado en los últimos año, también veremos los resultados obtenidos en los diferentes estudios y compararemos nuestros resultados analizados, describiremos los algoritmo utilizado para el análisis y descubrimiento sentimientos de otros trabajos para clasificar e identificar sentimientos, en nuestro caso usaremos un electroencefalograma MUSE2 conocido como headband de 4 canales con el cual recopilamos datos de estudiantes para comprobar la efectividad de este dispositivo en lectura de señales bioeléctricas en la corteza de la cabeza y análisis de datos para detectar sentimientos y deducir datos por medio de un algoritmo de redes neuronales |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Collection(s) : | MAESTRÍA EN TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN |
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