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https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/8342
Título : | Clasificación automática de la imaginación motora empleando indicadores estadísticos y señales electroencefalográficas |
Autor(es): | Emmanuel Zárate De Vicente |
Palabras clave: | Ingeniería y Tecnología Ciencias Médicas Neurociencias |
Fecha de publicación : | 23-may-2023 |
Editorial : | Ingeniería |
Facultad: | Facultad de Ingeniería |
Programa académico: | Maestría en Ciencias (Mecatrónica) |
Resumen: | La imaginación motora (IM) es responsable de los movimientos corporales, por lo que la imaginación motora tiene un inmenso potencial para su aplicabilidad en aplicaciones médicas, aplicaciones industriales, juegos, entre otros. Esta se basa principalmente en el monitoreo de señales electroencefalográficas (EEG), las cuales se caracterizan por ser señales embebidas en una gran cantidad de ruido, además de presentar propiedades no estacionarias. Por lo tanto, la identificación de las características más adecuadas dentro de las señales EEG con el fin asociarlas con el IM es un desafío debido a las propiedades de las señales. |
URI: | https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/8342 |
Aparece en: | Maestría en Ciencias (Mecatrónica) |
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