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dc.contributor.advisorLeite, Sarah Negreiros de Carvalhopt_BR
dc.contributor.authorSena, Marina Luiza dos Reis-
dc.date.accessioned2018-06-21T14:04:09Z-
dc.date.available2018-06-21T14:04:09Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationSENA, Marina Luiza dos Reis. Desenvolvimento de um sistema BCI-SSVEP e testes preliminares no controle de um protótipo de cadeira de rodas. 2018. 40 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) – Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/1020-
dc.description.abstractUma Interface Cérebro–Computador (BCI, do inglês Brain Computer Interface) é um dispositivo que permite a tradução de uma atividade cerebral em um comando. Essa tecnologia vem sendo empregada em aplicações assistivas, com a finalidade de melhorar a qualidade de vida de pessoas com severas debilidades motoras. Neste trabalho foram realizados o pré-processamento, a extração de características e a classificação que compõem as etapas de processamento digital de sinais utilizados em uma BCI-SSVEP (Steady State Visually Evoked Potential). Houve uma melhoria na relação sinal/ruído na etapa de pré-processamento aplicando a filtragem com a técnica CAR, a extração de características pelo método de Welch permitiu a análise da densidade espectral de potência dos sinais e a etapa de classificação possibilitou discriminar entre as classes dos sinais, que correspondiam aos comandos a serem enviados à aplicação, a partir da construção de um classificador linear baseado no método dos mínimos quadrados. Após a realização de todas as etapas de processamento de sinais, foi construído um protótipo de uma cadeira de rodas, de dimensões reduzidas, o qual recebia os comandos do classificador e realizava a operação associada: ir para frente, direita, esquerda ou parar. O protótipo apresentou um bom funcionamento e os erros ocorridos quanto aos comandos executados foram causados devido à taxa de erro inerente ao classificador.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsopen accesspt_BR
dc.subjectEngenharia elétricapt_BR
dc.subjectProcessamento de sinaispt_BR
dc.subjectInterface cérebro-computadorpt_BR
dc.titleDesenvolvimento de um sistema BCI-SSVEP e testes preliminares no controle de um protótipo de cadeira de rodas.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.rights.licenseAutorização concedida à Biblioteca Digital de TCC’s da UFOP pelo(a) autor(a) em 03/05/2018 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.pt_BR
dc.contributor.refereeLeite, Sarah Negreiros de Carvalhopt_BR
dc.contributor.refereeCampos, Victor Costa da Silvapt_BR
dc.contributor.refereeYared, Glauco Ferreira Gazelpt_BR
dc.description.abstractenA Brain Computer Interface (BCI) is a device that allows the translation of a brain activity into a command. This technology has been used in assistive applications with the purpose of improving the quality of life of people with severe motor weaknesses. In this work, the preprocessing, the extraction of characteristics and the classification that composes the stages of digital signal processing used in a BCI-SSVEP (Steady State Visually Evoked Potential) were performed. There was an improvement in the signal-to-noise ratio in the pre-processing stage with the CAR filter technique, the extraction of characteristics, by the Welch method, allowed the analysis of the power spectral density of the signals and the classification step made it possible to discriminate between classes of signals, corresponding to the commands to be sent to the application, from the construction of a linear classifier based on the least squares method. After carrying out all the processing steps, a small wheelchair prototype was built, which received the classifier commands and performed the associated operation: forward, right, left or stop. The prototype showed a good functioning and the errors occurred regarding the executed commands were caused by the error rate inherent to the classifierpt_BR
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