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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 Carlos Andrés Ruiz Vázquez es_ES
dc.date 2019-06-19
dc.date.accessioned 2023-09-19T21:20:58Z
dc.date.available 2023-09-19T21:20:58Z
dc.date.issued 2019-06-19
dc.identifier.uri https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/9256
dc.description El vertiginoso crecimiento de la sociedad moderna demanda nuevas soluciones y servicios para la conservación y recuperación de la calidad de vida de los individuos afectados por los altos índices de desgaste físico y mental que la misma sociedad cosmopolita ha provocado en su desarrollo. La capacidad de moverse libremente y realizar un trabajo es un factor que se ha visto afectado por los padecimientos neurodegenerativos o amputaciones, al limitar la calidad de vida y afectar en su desarrollo profesional. Una forma de contrarrestar esta situación es apoyando al estudio de la imaginación motora también conocida como imaginación no hablada, es el pensar en mover el cuerpo o pensar realizar una actividad sin ejecutarla. La eficiente clasificación de los diferentes estados mentales registrados mediante señales de electroencefalografía (EEG), es un pilar fundamental para el desarrollo de interfaces cerebro-computadora (BCI, Brain Computer Interface, por sus siglas en ingles). Dicha tarea posee un alto grado de complejidad, dada la naturaleza de la señal de EEG y a la extrema cantidad de ruido. Por lo tanto, para abordar dichos inconvenientes, el presente trabajo se basa en la transformada wavelet de paquetes combinada con los parámetros de Hjorths, actividad, movilidad y complejidad, y redes neuronales para el análisis de señales EEG con el fin de poder asociar estas características a los diferentes pensamientos estudiados en esta tesis: reposo, derecha e izquierda. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.relation.requires No es_ES
dc.rights Acceso Abierto es_ES
dc.subject Ingeniería y Tecnología es_ES
dc.subject Ciencias Médicas es_ES
dc.subject Ciencias Clínicas es_ES
dc.title Metodología basada en la transformada wavelet y los parámetros de Hjorth para la clasificación de Imaginación motora usando señales electroencefalográficas es_ES
dc.type Tesis de licenciatura es_ES
dc.contributor.role Director es_ES
dc.degree.name Ingeniería en Biomédica línea terminal en Bioseñales y Bioinstrumentación. es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Licenciatura es_ES


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Nombre: IGLIN-246802.pdf
Tamaño: 3.929Mb
Formato: PDF
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