Repositório Digital

A- A A+

Pré-processamento, extração de características e classificação offline de sinais eletroencefalográficos para uso em sistemas BCI

.

Pré-processamento, extração de características e classificação offline de sinais eletroencefalográficos para uso em sistemas BCI

Mostrar registro completo

Estatísticas

Título Pré-processamento, extração de características e classificação offline de sinais eletroencefalográficos para uso em sistemas BCI
Autor Machado, Juliano Costa
Orientador Balbinot, Alexandre
Data 2012
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Escola de Engenharia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.
Assunto Eletroencefalografia
Interface cérebro-computador
Processamento de sinais
Tecnologia assistiva
[en] Brain computer interface (BCI)
[en] Common spatial pattern (CSP)
[en] Electroencephalogram (EEG)
[en] Fisher’s linear discriminant
[en] Naïve bayes
[en] Welch periodogram
Resumo O uso de sistemas denominados Brain Computer Interface, ou simplesmente BCI, para controle de dispositivos tem gerado cada vez mais trabalhos de análise de sinais de EEG, principalmente devido ao fato do desenvolvimento tecnológico dos sistemas de processamento de dados, trazendo novas perspectiva de desenvolvimento de equipamentos que auxiliem pessoas com debilidades motoras. Neste trabalho é abordado o comportamento dos classificadores LDA (Discriminante Linear de Fisher) e o classificador Naive Bayes para classificação de movimento de mão direita e mão esquerda a partir da aquisição de sinais eletroencefalográficos. Para análise destes classificadores foram utilizadas como características de entrada a energia de trechos do sinal filtrados por um passa banda com frequências dentro dos ritmos sensório-motor e também foram utilizadas componentes de energia espectral através do periodograma modificado de Welch. Como forma de pré-processamento também é apresentado o filtro espacial Common Spatial Pattern (CSP) de forma a aumentar a atividade discriminativa entre as classes de movimento. Foram obtidas taxas de acerto de até 70% para a base de dados geradas neste trabalho e de até 88% utilizando a base de dados do BCI Competition II, taxas de acertos compatíveis com outros trabalhos na área.
Abstract Brain Computer Interface (BCI) systems usage for controlling devices has increasingly generated research on EEG signals analysis, mainly because the technological development of data processing systems has been offering a new perspective on developing equipment to assist people with motor disability. This study aims to examine the behavior of both Fisher's Linear Discriminant (LDA) and Naive Bayes classifiers in determining both the right and left hand movement through electroencephalographic signals. To accomplish this, we considered as input feature the energy of the signal trials filtered by a band pass with sensorimotor rhythm frequencies; spectral power components from the Welch modified periodogram were also used. As a preprocessing form, the Common Spatial Pattern (CSP) filter was used to increase the discriminative activity between classes of movement. The database created from this study reached hit rates of up to 70% while the BCI Competition II reached hit rates up to 88%, which is consistent with the literature.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/101210
Arquivos Descrição Formato
000930598.pdf (2.113Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

Este item está licenciado na Creative Commons License

Este item aparece na(s) seguinte(s) coleção(ões)


Mostrar registro completo

Percorrer



  • O autor é titular dos direitos autorais dos documentos disponíveis neste repositório e é vedada, nos termos da lei, a comercialização de qualquer espécie sem sua autorização prévia.
    Projeto gráfico elaborado pelo Caixola - Clube de Criação Fabico/UFRGS Powered by DSpace software, Version 1.8.1.