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Clasificación de señales EEG para la detección de emociones usando transformada Wavelet y Anfis

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Texto completo (476.9Kb)
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Fecha
2013
Autor(es)
Acosta García, Daniel Fabián
Director(es)
Tecnología en Mantenimiento de Equipo Biomédico
Becerra Botero, Miguel Alberto

Citación

       
TY - GEN T1 - Clasificación de señales EEG para la detección de emociones usando transformada Wavelet y Anfis AU - Acosta García, Daniel Fabián Y1 - 2013 UR - http://hdl.handle.net/20.500.12622/4362 PB - Instituto Tecnológico Metropolitano AB - En este estudio se presenta una metodología de clasificación de señales EEG para la detección de emociones, basada en basada en el sistema de inferencia neuro-difuso adaptativo (ANFIS). Este sistema se desarrolló en tres etapas: Eliminación de artefactos usando análisis de componentes independientes (ICA), Extracción de características usando la transformada wavelet (TW) y conjuntos difusos rough y la clasificación usando el sistema antes mencionado. Esta investigación presento el 86,7% de precisión en el modelo ANFIS, lo que permite evidenciar su pertinencia para la clasificación de emociones ER - @misc{20.500.12622_4362, author = {Acosta García Daniel Fabián}, title = {Clasificación de señales EEG para la detección de emociones usando transformada Wavelet y Anfis}, year = {2013}, abstract = {En este estudio se presenta una metodología de clasificación de señales EEG para la detección de emociones, basada en basada en el sistema de inferencia neuro-difuso adaptativo (ANFIS). Este sistema se desarrolló en tres etapas: Eliminación de artefactos usando análisis de componentes independientes (ICA), Extracción de características usando la transformada wavelet (TW) y conjuntos difusos rough y la clasificación usando el sistema antes mencionado. Esta investigación presento el 86,7% de precisión en el modelo ANFIS, lo que permite evidenciar su pertinencia para la clasificación de emociones}, url = {http://hdl.handle.net/20.500.12622/4362} }RT Generic T1 Clasificación de señales EEG para la detección de emociones usando transformada Wavelet y Anfis A1 Acosta García, Daniel Fabián YR 2013 LK http://hdl.handle.net/20.500.12622/4362 PB Instituto Tecnológico Metropolitano AB En este estudio se presenta una metodología de clasificación de señales EEG para la detección de emociones, basada en basada en el sistema de inferencia neuro-difuso adaptativo (ANFIS). Este sistema se desarrolló en tres etapas: Eliminación de artefactos usando análisis de componentes independientes (ICA), Extracción de características usando la transformada wavelet (TW) y conjuntos difusos rough y la clasificación usando el sistema antes mencionado. Esta investigación presento el 86,7% de precisión en el modelo ANFIS, lo que permite evidenciar su pertinencia para la clasificación de emociones OL Spanish (121)
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Documentos PDF
Título en inglés
EEG signal classification for emotion detection using Wavelet transformation and Anfis signals
Resumen
En este estudio se presenta una metodología de clasificación de señales EEG para la detección de emociones, basada en basada en el sistema de inferencia neuro-difuso adaptativo (ANFIS). Este sistema se desarrolló en tres etapas: Eliminación de artefactos usando análisis de componentes independientes (ICA), Extracción de características usando la transformada wavelet (TW) y conjuntos difusos rough y la clasificación usando el sistema antes mencionado. Esta investigación presento el 86,7% de precisión en el modelo ANFIS, lo que permite evidenciar su pertinencia para la clasificación de emociones
Abstract
This research presents a methodology for classifying EEG signals for emotion recognition based on adaptive inference neuro-fuzzy system (ANFIS). This system was developed in three stages: Elimination of artifacts using independent component analysis (ICA), Feature extraction using the wavelet transform (DTW) and fuzzy rough sets and finally classification using the above system. This research present the 86.7% accuracy in the ANFIS model, which allows to demonstrate its relevance for the classification of emotions.
Palabras clave
Sistema de Inferencia Neuro-difuso adaptativo (ANFIS); Transformada discreta Wavelet; Electroencefalograma; Emociones
keywords
Signals (EEG); Affective behavior; Fuzzy sets rough
URI
http://hdl.handle.net/20.500.12622/4362
Colecciones
  • Tecnología en Mantenimiento de Equipo Biomédico [35]

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