Full text
Preview |
PDF
- Requires a PDF viewer, such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
Download (2MB) | Preview |
![]() |
Archive (ZIP)
- Users in campus UPM only
Download (98kB) |
Bogdan Herman, Liviu Alex (2019). Clasificación de actividades cognitivas a partir de datos de EEG. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM), Madrid.
Title: | Clasificación de actividades cognitivas a partir de datos de EEG |
---|---|
Author/s: |
|
Contributor/s: |
|
Item Type: | Final Project |
Degree: | Grado en Ingeniería de Computadores |
Date: | 2019 |
Subjects: | |
Faculty: | E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM) |
Department: | Inteligencia Artificial |
Creative Commons Licenses: | Recognition - No derivative works - Non commercial |
Preview |
PDF
- Requires a PDF viewer, such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
Download (2MB) | Preview |
![]() |
Archive (ZIP)
- Users in campus UPM only
Download (98kB) |
La motivación de este Proyecto Fin de Grado viene dada por la búsqueda de nuevas aplicaciones sobre los datos proporcionados por dispositivos capaces de leer el espectro electromagnético del cerebro humano. Encontrar un modo de establecer a qué actividad puede corresponder una onda cerebral determinada es esencial para abrir camino a futuras investigaciones y aplicaciones en sectores que aúnan las TI con la neurociencia. La inteligencia artificial ha demostrado en numerosas ocasiones ser una poderosa herramienta al servicio del ser humano, y el correcto estudio de su potencial y ámbitos de aplicación podrá dar lugar a saltos y avances tecnológicos de gran impacto. En este Proyecto Fin de Grado se estudiarán distintos algoritmos de clasificación sobre datos procedentes del casco neuronal Emotiv Epoc+ con el objetivo de establecer si es discernible la actividad que realiza un sujeto a partir de su electroencefalograma. Perteneciente a las áreas de Machine Learning y Data Science dentro de la Inteligencia Artificial, el objeto de estudio se centrará en la viabilidad de distintos algoritmos de clasificación.
Abstract:
This work is about the usefulness of applying artificial intelligence classifier algorithms on data gathered from a subject’s electroencephalogram (henceforth termed as “EEG”). This Final Degree Project is motivated by the search of new applications on data provided by devices capable of reading the electromagnetic spectrum of the human brain. Finding a way of establishing to what activity exactly may a specific brainwave be corresponded to is essential to the task of opening new pathways for investigations and applications in fields that unite IT with neuroscience. Artificial Intelligence has proven to us time and again to be a powerful tool at the service of humanity, and a proper study of its potential and fields of application may give us breakthroughs and technological advancements of significant impact. In this Final Degree Project different classifiers will be studied applied to data gathered from the neuronal headset Emotiv Epoc+ with the intention of establishing if a subject’s activity is distinguishable based on the EEG data. Belonging to fields of Machine Learning and Data Science among Artificial Intelligence, this study’s objective will focus on the viability of different classifying algorithms.
Item ID: | 58107 |
---|---|
DC Identifier: | https://oa.upm.es/58107/ |
OAI Identifier: | oai:oa.upm.es:58107 |
Deposited by: | Biblioteca Universitaria Campus Sur |
Deposited on: | 23 Feb 2020 09:06 |
Last Modified: | 23 Nov 2022 09:18 |