Clasificación automática de la imaginación motora empleando indicadores estadísticos y señales electroencefalográficas

Emmanuel Zárate De Vicente

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dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Juan Pablo Amézquita Sánchez	es_ES
dc.creator	Emmanuel Zárate De Vicente	es_ES
dc.date	2023-05-23
dc.date.accessioned	2023-05-26T18:53:08Z
dc.date.available	2023-05-26T18:53:08Z
dc.date.issued	2023-05-23
dc.identifier.uri	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/8348
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