Diseño de una optimización en la etapa de procesamiento de señales EEG para el desarrollo de diademas de alta eficiencia

• Autor: Mendoza Candiotti, Victor Andres
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/3004
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/3004
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Señales de electroencefalograma; Interfaz cerebro-maquina; Dispositivos de emisión de electroencefalograma; Ingeniería Mecatrónica; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00

El registro de la actividad neuronal generada por diferentes interacciones del ser humano con el entorno se ha convertido en una importante fuente de estudio para comprender las señales electroencefalográficas (EEG) que se generan en el cerebro. Actualmente existe una gran diversidad de dispositivos que se encargan de la adquisición de señales, pero esta es solo una etapa de todo el proceso que engloba el estudio de las señales EEG ya que esta cuenta con cuatro etapas para representa una Interfaces Cerebro Maquina (BCI) las cuales son: Adquisición de señales EEG, Procesamiento de señales digitales, Clasificación e interpretación de las señales y Aplicación de los resultados finales. En el presente trabajo de investigación se enfoca en diseñar una optimización en la etapa de procesamiento de señales EEG para el desarrollo de diademas que son de bajo costo y de alta eficiencia. Para poder llevar a cabo la presente investigación científica, se desarrolló una metodología que consiste en identificar el problema principal en la etapa de procesamiento digital de señales EEG, se realizó una búsqueda de información de trabajos desarrollados por especialistas e investigadores, luego de realizar un análisis morfológico se identificó un área específica en donde desarrollar la investigación. Con el apoyo de una base de datos se desarrolló el procesamiento de las señales digitales EEG, para tal etapa se utilizaron en una primera parte los filtros paso banda y en una segunda parte los bancos de filtros IFIR (Interpolated Finite Impulse Response). En la última parte del trabajo de investigación se plantea los resultados y las respectivas conclusiones que dan sustentos a la posibilidad de que la presente investigación forme parte de una macro investigación para el desarrollo de proyectos enfocado no solo en el procesamiento de las señales sino también en las etapas de clasificación y aplicación.