Estudio comparativo de métodos de extracción de características y clasificación de potenciales evocados P300

Autores/as

  • Diego Vinicio Orellana-Villavicencio Universidad Nacional de Loja
  • Julio César Cuenca-Tinitana Universidad Nacional de Loja

Palabras clave:

Interfaz Cerebro-Computador, BCI, P300, Análisis de Componentes Principales ACP, Transformada Wavelet, LSVM, QSVM, KNN, EEG.

Resumen

El presente trabajo tiene por objetivo comparar la precisión en la detección de potenciales evocados P300 de dos tipos de clasificadores: Máquina de Soporte Vectorial MSV y K-vecinos más cercanos (KNN), estos dos clasificadores son entrenados y evaluados con características morfológicas y también con los coeficientes de aproximación de la Transformada Wavelet Discreta. Previo a la etapa de extracción de características se realizó un pre-procesado de la señal de Electroencefalografía (EEG), que incluye el filtrado, eliminación de artefactos, normalización y segmentación. Todo este procedimiento se realizó para muestras con promediado sincronizado de 15 señales de P300 y también para muestras de solo una señal P300. En la parte final del documento se realiza un análisis comparativo de resultados y se propone alternativas que podrían contribuir a una mejora de los porcentajes de precisión de la clasificación en trabajos futuros.

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Publicado

2018-03-15

Cómo citar

Orellana-Villavicencio, D. V., & Cuenca-Tinitana, J. C. (2018). Estudio comparativo de métodos de extracción de características y clasificación de potenciales evocados P300. CEDAMAZ, 7(1). Recuperado a partir de https://revistas.unl.edu.ec/index.php/cedamaz/article/view/374

Número

Sección

Artículo de investigación