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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Juan Pablo Amezquita Sanchez es_ES
dc.creator Emmanuel Zárate De Vicente es_ES
dc.date 2023-05-23
dc.date.accessioned 2023-05-25T17:35:15Z
dc.date.available 2023-05-25T17:35:15Z
dc.date.issued 2023-05-23
dc.identifier.uri https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/8342
dc.description 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. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.publisher Ingeniería es_ES
dc.relation.requires Si es_ES
dc.rights Acceso Abierto es_ES
dc.subject Ingeniería y Tecnología es_ES
dc.subject Ciencias Médicas es_ES
dc.subject Neurociencias es_ES
dc.title Clasificación automática de la imaginación motora empleando indicadores estadísticos y señales electroencefalográficas es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.creator.tid CVU es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.creator.identificador 1100012 es_ES
dc.contributor.identificador AESJ840206HGTMNN04 es_ES
dc.contributor.role Director es_ES
dc.degree.name Maestría en Ciencias (Mecatrónica) es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Maestría es_ES


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Nombre: RI007463.pdf
Tamaño: 3.383Mb
Formato: PDF
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