Interfaz cerebro-ordenador con ICA y algoritmos evolutivos
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Las interfaces cerebro-ordenador (BCI) utilizan directamente las señales de actividad cerebral para permitir a los usuarios manejar el entorno sin ninguna activación muscular. Un sistema BCI eficaz permite a una persona controlar algunos aspectos de su entorno (como las luces de la habitación, un televisor, una prótesis neural o un ordenador) analizando sus señales cerebrales. Se miden características específicas de la actividad cerebral (o fenómeno neurológico) del usuario relacionadas con su intención de controlar un dispositivo. A continuación, estas características se traducen ...
Las interfaces cerebro-ordenador (BCI) utilizan directamente las señales de actividad cerebral para permitir a los usuarios manejar el entorno sin ninguna activación muscular. Un sistema BCI eficaz permite a una persona controlar algunos aspectos de su entorno (como las luces de la habitación, un televisor, una prótesis neural o un ordenador) analizando sus señales cerebrales. Se miden características específicas de la actividad cerebral (o fenómeno neurológico) del usuario relacionadas con su intención de controlar un dispositivo. A continuación, estas características se traducen en órdenes de control que se utilizan para controlar el dispositivo. Los tres principales problemas de esta novedosa tecnología son la identificación de las características de la señal cerebral más adecuadas para la comunicación, los artefactos que pueden producirse durante la adquisición de la señal y los algoritmos de traducción. En esta investigación se han utilizado distintos métodos para tratar estos componentes.
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