| Revista: | PÄDI boletín científico de ciencias básicas e ingenierías del ICBI |
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| Número de sistema: | 000578205 |
| ISSN: | 2007-6363 |
| Autores: | García Blancas, Jesús1 Domínguez, Omar Arturo2 Ramos-Velasco, Luis Enrique3 |
| Instituciones: | 1Instituto Tecnológico Superior del Oriente del Estado de Hidalgo, 2Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, 3Universidad Politécnica Metropolitana de Hidalgo, |
| Año: | 2019 |
| Volumen: | 7 |
| Número: | s/n |
| Paginación: | 111-115 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | The complications of many people with some kind of motor disability when it comes to doing their daily task, has aroused the interest of investigating brain commands and understanding the brain signals generated by a defined task, the goal is to transform these brain commands into input commands to robotic systems that help to improve people's quality of life automatically. There is currently a large amount of research that addresses the topic of BCI systems, these continue to present limitations when it comes to real-time implementation by the characterization of EEG signals and high computational consumption. The main objective of this work is to show the Multiresolution wavelet tool for the processing of the cerebral signals and, on the other hand, the implementation of a Proportional Multiresolution Control that facilitates to close the loop of the BCI system in Real time, and thus improve the current results. |
| Resumen en español | Las complicaciones que presentan muchas personas con algún tipo de discapacidad motriz a la hora de hacer sus tareas cotidianas, ha despertado el interés de investigar los comandos cerebrales y entender las señales cerebrales generadas por una tarea definida, el objetivo es transformar estos comandos cerebrales en comandos de entrada a sistemas robóticos que ayuden a mejorar la calidad de vida de las personas de forma automática. Actualmente existe una gran cantidad de investigaciones que abordan el tema de los sistemas BCI, estos siguen presentando limitaciones a la hora de la implementación en tiempo real por la caracterización de las señales EEG y por el alto consumo computacional. El objetivo principal de este trabajo es mostrar la herramienta de multiresolución wavelet para el procesamiento de las señales cerebrales y, por otro lado, la implementación de un Control Multiresolución Proporcional que facilita cerrar el lazo del sistema BCI en tiempo real, y así mejorar los resultados actuales. |
| Palabras clave: | Control de posición, Sistemas de control médico, Control de robots, Frecuencia, Interfaces Cerebro-Computador (BCIs) |
| Keyword: | Position control, Medical control systems, Robot control, Frequency, Brain-Computer Interfaces (BCIs) |
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