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2014, Número 2

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Rev Mex Ing Biomed 2014; 35 (2)


Selección de Electrodos Basada en k-means para la Clasificación de Actividad Motora en EEG

Lemuz-López R, Gómez-López W, Ayaquica-Martínez I, Guillén-Galván C
Texto completo Cómo citar este artículo Artículos similares

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 18
Paginas: 107-114
Archivo PDF: 3241.78 Kb.


PALABRAS CLAVE

EEG, k-means, patrones espaciales comunes, correlación, selección, electrodos.

RESUMEN

Se presenta un algoritmo para la selección del grupo de electrodos relacionados con la imaginación de movimiento. El algoritmo utiliza la técnica de agrupamiento llamada k−means para formar grupos de sensores y selecciona el grupo que corresponde a la actividad correlacionada más alta. Para evaluar la selección de electrodos, se calcula el indice de clasificación aplicando la descomposición proyectiva llamada patrones espaciales comunes y un discriminante lineal en una prueba de una sola época para identificar la imaginación del movimiento de mano izquierda vs pie derecho. Esta propuesta reduce significativamente el número de electrodos de 118 a 35, además de mejorar el índice de clasificación.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

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