Sintetización de una red neuronal convolucional en microcontrolador para la identificación de gestos mediante el procesamiento de señales electroencefalográficas

La capacidad de interpretar señales electroencefalográficas (EEG) para la identificación de gestos representa un avance significativo en la interfaz cerebro-computadora y las aplicaciones de control biométrico. Este trabajo de grado titulado "Sintetización de una Red Neuronal Convolucional en M...

Full description

Autores:
Portugal Forero, Brayan
Guerrero Martinez, Gabriel Steven
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/40377
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/40377
Palabra clave:
Convolucional
Microcontrolador
EEG
Ingeniería Electrónica -- Tesis y disertaciones académicas
Interfaz cerebro-computadora
Procesamiento de señales EEG
Redes neuronales convolucionales
Microcontroladores en IoT
Convolutional
Microcontroler
EEG
Rights
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Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
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description La capacidad de interpretar señales electroencefalográficas (EEG) para la identificación de gestos representa un avance significativo en la interfaz cerebro-computadora y las aplicaciones de control biométrico. Este trabajo de grado titulado "Sintetización de una Red Neuronal Convolucional en Microcontrolador para la Identificación de Gestos mediante el Procesamiento de Señales Electroencefalográficas". Explora la viabilidad de miniaturizar y optimizar una red neuronal convolucional (CNN) para su ejecución en un microcontrolador de baja potencia, el Arduino Nano 33 BLE, un dispositivo emergente en el campo de la computación embebida y el IoT.
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Explora la viabilidad de miniaturizar y optimizar una red neuronal convolucional (CNN) para su ejecución en un microcontrolador de baja potencia, el Arduino Nano 33 BLE, un dispositivo emergente en el campo de la computación embebida y el IoT.The ability to interpret electroencephalographic (EEG) signals for gesture identification represents a significant advance in brain-computer interface and biometric control applications. This degree project entitled "Synthesizing a Convolutional Neural Network on Microcontroller for Gesture Identification by Processing Electroencephalographic Signals". It explores the feasibility of miniaturizing and optimizing a convolutional neural network (CNN) for execution on a low-power microcontroller, the Arduino Nano 33 BLE, an emerging device in the field of embedded computing and IoT.pdfspaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2ConvolucionalMicrocontroladorEEGIngeniería Electrónica -- Tesis y disertaciones académicasInterfaz cerebro-computadoraProcesamiento de señales EEGRedes neuronales convolucionalesMicrocontroladores en IoTConvolutionalMicrocontrolerEEGSintetización de una red neuronal convolucional en microcontrolador para la identificación de gestos mediante el procesamiento de señales electroencefalográficasSynthesizing a convolutional neural network on microcontroller for gesture identification by processing electroencephalographic signalsbachelorThesisMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALPortugalForeroBrayanGuerreroMartinezGabrielSteven2023.pdfPortugalForeroBrayanGuerreroMartinezGabrielSteven2023.pdfMonografia Portugal Forero Brayan Guerrero Martinez Gabriel Stevenapplication/pdf3913184https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/789c00da-a3c0-4807-8061-88c847d9a02d/downloade4227000b1e0397817e7fa218b931b88MD51Licencia y autorización de los autores para publicar.pdfLicencia y autorización de los autores para publicar.pdfLicencia y autorización de los autores para publicarapplication/pdf767865https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/00d0919e-d908-4d07-bd5c-9907ed332a99/downloadc0e829044e787e9896be52f914d46305MD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/66dea737-c02a-4d0b-84f3-6faaf7abcf28/download4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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