Estudio de técnicas de Deep Learning aplicadas a la clasificación de señales electroencefalográficas
Authors
Madrid González, JavierDirector
Martín Sánchez, José LuisDate
2023Keywords
Redes neuronales convolucionales
Convolutional neural networks
Matlab
Document type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
Este proyecto consiste en el entrenamiento de una red neuronal convolucional con la actividad cerebral de distintas personas, para posteriormente descomponer y clasificar dicha actividad cerebral en tipos de tareas mentales que el usuario está realizando en ese momento, como mover los distintos miembros del cuerpo humano, ya sean manos, pies, brazos, etc. [1]. Los registros que contienen dicha actividad cerebral serán interpretados y decodificados por un programa realizado en MATLAB cuya función es la comentada anteriormente, el entrenamiento de una red neuronal y la posterior clasificación de los datos que pertenecen a los registros electroencefalográficos. This project consists of training a convolutional neural network with the brain activity of different people, to later break down and classify said brain activity into types of mental tasks that the user is performing at that moment, such as moving the different limbs of the human body, be it hands, feet, arms, etc. The records containing said brain activity will be interpreted and decoded by a program made in MATLAB whose function is the one mentioned above, the training of a neural network and the subsequent classification of the data belonging to the electroencephalographic records.
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TFG_Madrid_Gonzalez_2023.pdf | 2.005Mb |
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