Adquisición y análisis de señales cerebrales utilizando el dispositivo MindWave
RESUMEN La actividad cerebral puede ser monitoreada mediante la electroencefalografía y utilizada como un indicador bioeléctrico. Este articulo muestra como un dispositivo de bajo costo y fácil acceso puede utilizarse para el desarrollo de aplicaciones basadas en interfaces cerebro-computador (BCI...
Main Authors: | , , |
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Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Universidad de Cuenca
2016-01-01
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Series: | Maskana |
Online Access: | https://publicaciones.ucuenca.edu.ec/ojs/index.php/maskana/article/view/540 |
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author | Felipe Torres Christian Sánchez Kenneth Palacios Baus |
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RESUMEN
La actividad cerebral puede ser monitoreada mediante la electroencefalografía y utilizada como un indicador bioeléctrico. Este articulo muestra como un dispositivo de bajo costo y fácil acceso puede utilizarse para el desarrollo de aplicaciones basadas en interfaces cerebro-computador (BCI). Los resultados obtenidos muestran que el dispositivo MindWave puede efectivamente utilizarse para la adquisición de señales relacionadas a la actividad cerebral en diversas actividades cerebrales bajo la influencia de diversos estímulos. Se propone además el uso de la transformada Wavelet para el acondicionamiento de las señales EEG con el objetivo de utilizar algoritmos de inteligencia artificial y técnicas de reconocimiento de patrones para distinguir respuestas cerebrales.
Palabras clave: EEG, ondas cerebrales, extracción de características, Wavelet.
ABSTRACT
Brain activity can be monitored through electroencephalography and used as a bioelectric indicator. This paper shows how a low cost device can be used in developing brain-computer interface based applications. The obtained results show that the MindWave device can be used for EEG signal acquisition, and that the Wavelet transform can be employed to improve the signal representation in order to apply artificial intelligence algorithms and pattern recognition techniques to classify brain responses.
Keywords: EEG, brain waves, feature extraction, Wavelet.
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publishDate | 2016-01-01 |
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spelling | doaj.art-ada3f6fb681e40dab816e629b668877a2022-12-22T04:01:32ZengUniversidad de CuencaMaskana1390-61432477-88932016-01-015Adquisición y análisis de señales cerebrales utilizando el dispositivo MindWaveFelipe Torres0Christian Sánchez1Kenneth Palacios Baus2Escuela de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones, Facultad de Ingeniería, Universidad de Cuenca, Av. 12 de Abril, Ciudadela Universitaria, Cuenca, Ecuador, EC010201.Escuela de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones, Facultad de Ingeniería, Universidad de Cuenca, Av. 12 de Abril, Ciudadela Universitaria, Cuenca, Ecuador, EC010201.Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones, Universidad de Cuenca, Ecuador, Av. 12 de Abril, Ciudadela Universitaria, Cuenca, Ecuador, EC010201. RESUMEN La actividad cerebral puede ser monitoreada mediante la electroencefalografía y utilizada como un indicador bioeléctrico. Este articulo muestra como un dispositivo de bajo costo y fácil acceso puede utilizarse para el desarrollo de aplicaciones basadas en interfaces cerebro-computador (BCI). Los resultados obtenidos muestran que el dispositivo MindWave puede efectivamente utilizarse para la adquisición de señales relacionadas a la actividad cerebral en diversas actividades cerebrales bajo la influencia de diversos estímulos. Se propone además el uso de la transformada Wavelet para el acondicionamiento de las señales EEG con el objetivo de utilizar algoritmos de inteligencia artificial y técnicas de reconocimiento de patrones para distinguir respuestas cerebrales. Palabras clave: EEG, ondas cerebrales, extracción de características, Wavelet. ABSTRACT Brain activity can be monitored through electroencephalography and used as a bioelectric indicator. This paper shows how a low cost device can be used in developing brain-computer interface based applications. The obtained results show that the MindWave device can be used for EEG signal acquisition, and that the Wavelet transform can be employed to improve the signal representation in order to apply artificial intelligence algorithms and pattern recognition techniques to classify brain responses. Keywords: EEG, brain waves, feature extraction, Wavelet. https://publicaciones.ucuenca.edu.ec/ojs/index.php/maskana/article/view/540 |
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