1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
  2. Tesis de Posgrado
  3. Guanajuato
  4. Instituto Tecnológico de León (Posgrado)
  5. Tesis de Maestría
  6. Maestría en Ciencias de la Computación

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dc.contributor.advisorALANIS GARZA, ARNULFO-
dc.contributor.authorVILCHES SOTO, LUIS GERARDO%896541-
dc.creatorVILCHES SOTO, LUIS GERARDO%896541-
dc.date.accessioned2025-01-16T01:57:42Z-
dc.date.available2025-01-16T01:57:42Z-
dc.date.issued2024-07-01-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/8869-
dc.descriptionEste 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.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.otherAutismo en niñoses_MX
dc.subject.otherCerebroes_MX
dc.subject.otherElectroencefalografíaes_MX
dc.subject.otherProcesamiento de señaleses_MX
dc.subject.otherTécnicas digitaleses_MX
dc.subject.otherTransformaciones de Fourieres_MX
dc.subject.otherAprendizaje automáticoes_MX
dc.subject.otherInteligencia artificiales_MX
dc.subject.otherRedes neuronales (Computación)es_MX
dc.subject.otherSistemas embebidoses_MX
dc.subject.otherDiseño experimentales_MX
dc.titleDESARROLLO E IMPLEMENTACION DE UN SISTEMA BCI CON CLASIFICACION DE SEÑALES EMPLEANDO MACHINE LEARNINGes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorBALTAZAR FLORES, MARIA DEL ROSARIO%30501-
dc.folioTecNM-ITL_MCC-022es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico de Leónes_MX
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022.-TESIS-COMPLETA_LUIS-GERARDO-VILCHIS-SOTO.pdfDesarrollo e implementación de un sistema BCI con clasificación de señales empleando Machine Learning - Tesis 022 de MCC del ITL10.13 MBAdobe PDFView/Open


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