Desenvolvimento de um dispositivo SSVEP rápido e confiável utilizando eletrodos a seco e frequências acima de 25 Hz

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Andrei Damian da
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFG
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Texto Completo: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/8215
Resumo: This paper presents a new approach for the processing and classification of visual evoked potentials of steady state (SSVEP). It introduces a ensemble tree model that combines canonical correlation analysis data with methods based on estimation of power spectral density. The stimuli were created using LEDs, from 7.04 Hz to 38.46 Hz. Data were collected using the Texas Instruments ADS1299EEG-Fe and three electrodes. The tests were performed for different distances and light intensities to evaluate the performance of the algorithm under different conditions. In all, 22 participants were recruited, and the average classification was 99.1 ± 2.27% with fixed decision time of 1 second.
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Data were collected using the Texas Instruments ADS1299EEG-Fe and three electrodes. The tests were performed for different distances and light intensities to evaluate the performance of the algorithm under different conditions. In all, 22 participants were recruited, and the average classification was 99.1 ± 2.27% with fixed decision time of 1 second.Este trabalho apresenta uma nova abordagem para o processamento e classificação de potenciais evocados visuais de estado estacionário (SSVEP). Este trabalho introduz um modelo de em aprendizagem por agrupamento de árvores de decisão que combina dados de análise da correlação canônica com métodos baseados na estimativa da densidade espectral de potência. Os estímulos foram criados utilizando LEDs, com frequência de 7.04 Hz até 38.46 Hz. Os dados foram coletados utilizando a placa ADS1299EEG-Fe da Texas Instruments e três eletrodos. Os testes foram realizados para diferentes distâncias e intensidades luminosas com o objetivo de avaliar o desempenho do algoritmo em condições diversas. Ao todo, 22 participantes foram recrutados e a taxa de acertos média foi de 99.1±2.27% com tempo de decisão fixo em 1 segundo.Submitted by JÚLIO HEBER SILVA (julioheber@yahoo.com.br) on 2018-03-13T17:24:13Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Andrei Damian da Silva - 2018.pdf: 2168750 bytes, checksum: 4d47d811f294faae439470b427c48f3e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-03-14T10:57:00Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Andrei Damian da Silva - 2018.pdf: 2168750 bytes, checksum: 4d47d811f294faae439470b427c48f3e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Made available in DSpace on 2018-03-14T10:57:00Z (GMT). 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