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Título: DESARROLLO E IMPLEMENTACION DE UN SISTEMA BCI CON CLASIFICACION DE SEÑALES EMPLEANDO MACHINE LEARNING
Autor: VILCHES SOTO, LUIS GERARDO%896541
metadata.dc.subject.other: Autismo en niños
Cerebro
Electroencefalografía
Procesamiento de señales
Técnicas digitales
Transformaciones de Fourier
Aprendizaje automático
Inteligencia artificial
Redes neuronales (Computación)
Sistemas embebidos
Diseño experimental
Data: 2024-07-01
Editora: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de León
Descrição: Este trabajo presenta un enfoque técnico para el diseño de una plataforma BCI rentable, desde la construcción de hardware basado en componentes comerciales hasta el firmware. Este dispositivo puede incluir controladores para la adquisición de señales, preprocesamiento, eliminación de artefactos, separación de bandas, extracción de características y clasificación, mediante ANN comprimida con el marco de trabajo TensorFlowLite. Consiste en una plata forma EEG basada en STM32 orientada como una herramienta para experimentos BCI, en el ámbito educativo y de investigación, capaz de enviar datos a PC o dispositivos móviles a través de una conexión inalámbrica, permitiendo capacidades de procesamiento externo junto con la principal característica de clasificación de señales integradas (TinyML) enfocada en la detección temprana, mediante la discriminación de niños con TEA de los que no lo tienen.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Aparece nas colecções:Maestría en Ciencias de la Computación

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