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dc.contributor.advisorAchanccaray Díaz, David Ronald
dc.contributor.authorAcuña Condori, Kevin Josées_ES
dc.date.accessioned2017-05-12T00:49:27Zes_ES
dc.date.available2017-05-12T00:49:27Zes_ES
dc.date.created2017es_ES
dc.date.issued2017-05-12es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/8625
dc.description.abstractUna de las tecnologías actuales que está causando gran impacto en la vida de las personas con discapacidad motora severa es el Interfaz Cerebro-Máquina(BMI, por sus siglas en inglés), sistema que permite convertir pensamiento o intención de movimiento de una persona en medios de comunicación y comandos de control de dispositivos, logrando independencia para el usuario. Sin embargo, los equipos actuales dependen de una PC que realice el procesamiento de las señales cerebrales, lo que dificulta que el sistema sea portable y de bajo costo. La presente tesis estudia y propone el uso de un sistema embebido (microcomputadora) como alternativa al uso de la PC en el BMI. Las microcomputadoras a diferencia de las PC comunes, son diseñadas para ciertos propósitos específícos, esto presenta una reducción de costo y mayor portabilidad del equipo. Con ello se pretende contribuir al desarrollo de esta nueva tecnología en el Perú haciéndolo accesible para personas de escasos recursos, lo que impactaría en la mejora de calidad de vida de las personas con discapacidad motora severa. Los resultados muestran que el sistema embebido Odroid-xu4(que cuesta 20 veces menos y es 45 veces mas liviano) puede realizar el entrenamiento de los algoritmos y el procesamiento en tiempo real de señales EEG con la misma tasa de acierto que la laptop, tardando aproximadamente 9 veces más; sin embargo estos tiempos son mínimos para aplicaciones del interfaz cerebro-máquina por lo que se demuestra que el Odroid-xu4 puede ser usado como equipo de procesamiento para una BMI portable, confiable y de bajo costo.es_ES
dc.description.uriTesises_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.subjectProcesamiento de señales biomédicases_ES
dc.subjectElectroencelografíaes_ES
dc.subjectInterfaces cerebro-computadoraes_ES
dc.subjectDiagnóstico por imágeneses_ES
dc.titleProcesamiento de señales electroencefalográficas en un sistema embebido para una interfaz cerebro máquinaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
thesis.degree.nameMagíster en Ingeniería Mecatrónicaes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgradoes_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Mecatrónicaes_ES
renati.advisor.dni42846643
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-7309-7988es_ES
renati.discipline713167es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00es_ES


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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú
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