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Clasificación de señales EEG para la detección de emociones usando transformada Wavelet y Anfis
dc.contributor.advisor | Tecnología en Mantenimiento de Equipo Biomédico | |
dc.contributor.advisor | Becerra Botero, Miguel Alberto | |
dc.contributor.author | Acosta García, Daniel Fabián | |
dc.coverage.spatial | Medellín - Antioquia - Colombia | spa |
dc.date.accessioned | 2020-10-29T20:17:28Z | |
dc.date.available | 2020-10-29T20:17:28Z | |
dc.date.issued | 2013 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12622/4362 | |
dc.description.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 | spa |
dc.format.medium | Recurso electrónico | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Instituto Tecnológico Metropolitano | spa |
dc.relation.uri | http://creativecommons. org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | spa |
dc.subject | Sistema de Inferencia Neuro-difuso adaptativo (ANFIS) | spa |
dc.subject | Transformada discreta Wavelet | spa |
dc.subject | Electroencefalograma | spa |
dc.subject | Emociones | spa |
dc.title | Clasificación de señales EEG para la detección de emociones usando transformada Wavelet y Anfis | spa |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ciencias Exactas y Aplicadas | spa |
dc.subject.keywords | Signals (EEG) | eng |
dc.subject.keywords | Affective behavior | eng |
dc.subject.keywords | Fuzzy sets rough | eng |
dc.subject.lemb | Señales EEG | spa |
dc.subject.lemb | Conducta afectiva | spa |
dc.subject.lemb | Conjuntos difusos rough | spa |
dc.description.abstractenglish | 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. | eng |
dc.description.degreename | Tecnólogo en Mantenimiento de Equipo Biomédico | spa |
dc.identifier.instname | instname:Instituto Tecnológico Metropolitano | spa |
dc.identifier.reponame | reponame:Repositorio Institucional Instituto Tecnológico Metropolitano | spa |
dc.identifier.repourl | repourl:https://repositorio.itm.edu.co/ | |
dc.rights.local | Acceso abierto | spa |
dc.rights.creativecommons | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.title.translated | EEG signal classification for emotion detection using Wavelet transformation and Anfis signals | eng |
dc.type.local | Trabajo de grado de pregrado | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | spa |
dc.publisher.grantor | Instituto Tecnológico Metropolitano | spa |
dc.description.degreelevel | pregrado | spa |