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Título: Análisis de Señales Electroencefalografía usando Redes Neuronales para Clasificar Emociones
Autor: Partida Ramirez, Luis Alberto%992457
metadata.dc.subject.other: Señales Electroencefalografía, redes nuronales
Data: 2022-12-10
Editora: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de Tijuana
Descrição: 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
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