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Acceso Abierto
Análisis de Señales EEG Mediante Algoritmos Clasificadores Usando el Hardware OpenBCI
Lina Marcela Chavarro Losada; Andres Eduardo Rivera Gomez; Jorge Luis Aroca Trujillo (2023-01-11)
La revolucionaria interfaz cerebro-ordenador (BCI) ha transformado la comunicación cerebral al capturar señales electroencefalográficas (EEG) para su posterior análisis, abriendo así un vasto espectro de novedosas aplicaciones en la interacción cerebral con el entorno. En este contexto innovador, se utiliza la placa Cyton Biosensing Board (8-channels) desarrollada por OpenBCI, que proporciona los datos necesarios para representar y descifrar comandos de control a partir de señales cerebrales. Para lograr esto, se implementa un proceso que incluye filtración de señales entre 1-30 Hz, extracción de características en el dominio tiempo y frecuencia y un algoritmo clasificador basado en SVM (Máquinas de Soporte Vectorial). Los resultados obtenidos y las métricas evacuativas presentadas en este trabajo pueden influir en el desarrollo de futuras aplicaciones tecnológicas, que puedan ser usadas para comandos de sillas de ruedas y brazos robóticas controlados por la mente.