Reconocimiento de potenciales evocados visuales utilizando transformada wavelet y redes neuronales BP
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Fecha
2015-06-21
Autores
Zayas Daniel, Dayron
Título de la revista
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Editor
Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas
Resumen
Las interfaces computadora cerebro (BCI) han obtenido auge en las últimas décadas, permitiendo una forma distinta de comunicación entre los sistemas, los cuales usualmente son controlados por el lenguaje o las acciones físicas. Los equipos controlados por el cerebro usando las señales Electroencefalográficas proveen de una nueva forma de comunicación para las personas. Los Potenciales Evocados son señales bioeléctricas producto de la actividad que se presenta en las zonas neurales, periférica y central, como respuesta a estímulos externos. El reconocimiento de estos potenciales utilizando algún tipo de método puede proveer de una señal de control a un sistema BCI. En este trabajo se realiza la selección de rasgos usando transformada wavelet para entrenar un Red Neuronal con algoritmo de entrenamiento Backpropagation. Usando una wavelet madre coif4 para la descomposición de la señal, una data balanceada y una red neuronal con función de entrenamiento „trainrp‟ y 20 neuronas en la capa oculta se obtiene una tasa promedio de exactitud en la clasificación del 96,3 %.
Descripción
Palabras clave
Transformada Wavelet, Redes Neuronales, Procesamiento de los Datos, Señales Bioeléctricas