???jsp.display-item.identifier??? https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/5368
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
metadata.dc.title: Análise comparativa de classificadores de padrões para classificação de tarefas mentais
Autor(es): Severo, Lucas Visintainer
Primeiro Orientador: Benevides, Alessandro Botti
Resumo: O eletroencefalograma é uma técnica que utiliza eletrodos posicionados na superfície da cabeça para se obter os sinais biológicos presentes no cérebro de forma gráfica. Com esses gráficos, é possível diagnosticar e monitorar doenças que atingem o sistema nervoso. Ainda, o eletroencefalograma permite monitorar o que ocorre com os sinais cerebrais nos momentos de execução de tarefas mentais, como imaginar o movimento dos membros superiores. Essas tarefas mentais podem ser utilizadas para aplicações como interfaces cérebro computador, para isso os sinais devem ser adquiridos em tempo real através do eletroencefalograma e classificados por classificadores de padrões. Nesse intuito foram utilizados sinais de eletroencefalograma obtidos através de experimentos para testar o desempenho dos classificadores k-vizinhos mais próximos e redes neurais artificiais para classificar as atividades presentes nestes sinais. E com isso, comparar os resultados obtidos através dos classificadores para definir qual foi o classificador com melhor desempenho nessa atividade.
Abstract: The electroencephalogram is a technique that uses electrodes positioned on the surface of the head to obtain the biological signals present in the brain in a graphic way. With these charts, it is possible to diagnose and monitor diseases that affect the nervous system. In addition, the electroencephalogram allows monitoring what happens to brain signals when performing mental tasks, such as imagining the movement of the upper limbs. These mental tasks can be used for applications such as brain computer interfaces, for which the signals must be acquired in real time through the electroencephalogram and classified by pattern classifiers. For this purpose, electroencephalogram signals obtained through experiments were used to test the performance of the k-nearest neighbor classifiers and artificial neural networks to classify the activities present in these signals. And with that, compare the results obtained through the classifiers to define which classifier had the best performance in this activity.
metadata.dc.subject: Engenharia elétrica
Redes Neurais (Computação)
Redes neurais (Neurobiologia)
Electrical engineering
Neural networks (Computer science)
Neural networks (Neurobiology)
CNPQ: CNPQ::ENGENHARIAS
Idioma: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
metadata.dc.publisher: Universidade Federal do Pampa
Sigla da Instituição: UNIPAMPA
Campus: Campus Alegrete
metadata.dc.identifier.citation: SEVERO, Lucas Visintainer. Análise comparativa de classificadores de padrões para classificação de tarefas mentais. Orientador: Alessandro Botti Benevides. 2020. 99p. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharel em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Pampa, Curso de Engenharia Elétrica, Alegrete, 2020.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
metadata.dc.identifier.uri: http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/5368
metadata.dc.date.issued: 3-Dec-2020
???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.appears???Engenharia Elétrica

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Lucas Visintainer Severo - 2020.pdf4.53 MBAdobe PDF???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.view???


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