Umbral medio y algoritmos ARNN para la clasificación de comandos de EEG

Este libro presenta dos métodos -la red neuronal autorregresiva (ARNN) y el umbral medio- para el reconocimiento de comandos oculares destinados al control de una silla de ruedas eléctrica mediante tecnología de electroencefalograma (EEG). Se tienen en cuenta movimientos oculares como 'ojos abiertos', 'parpadeo', 'mirar hacia la izquierda' y 'mirar hacia la derecha'. Se aplicó un filtro de paso bajo de Hamming para eliminar los artefactos de las señales oculares y extraer los rangos de frecuencia. Se empleó un modelo AR para generar coeficientes que contuvieran las características de las señales oculares del EEG. Los coeficientes obtenidos se introdujeron en la capa de entrada de un modelo de red neuronal para clasificar las actividades oculares. Además, se aplicó un algoritmo de umbral medio para clasificar los movimientos oculares. El objetivo de la comparación entre ambos métodos de reconocimiento era determinar cuál era el más adecuado para su aplicación en la silla de ruedas eléctrica.v