Diseño de una red neuronal en Matlab para análisis de señales de electroencefalograma

Abstract

En el presente documento se muestra el procedimiento llevado a cabo para la clasificación de los movimientos realizados con la mano izquierda y derecha, a partir de las señales obtenidas de un EEG. A continuación, se muestran los pasos realizados para dicha distinción. Para empezar, se hace una breve introducción de los sistemas BCI. Estos sistemas se encargan de analizar las ondas cerebrales en tiempo real con el fin de poder controlar dispositivos externos, es decir, se encargan de traducir las intenciones del usuario en comandos de control. Por un lado, se presenta el funcionamiento del cerebro y las características de las distintas ondas cerebrales en el momento en el que se produce un movimiento por parte del individuo. Por otro lado, se muestran los distintos procedimientos llevados a cabo para el análisis de las ondas cerebrales obtenidas mediante un EEG. Más concretamente, se analiza la transformada Wavelet y los filtros de paso banda. A continuación, se realiza la extracción de características de las señales obtenidas del apartado anterior, con el fin de caracterizar cada una de las señales de manera que luego sea posible la identificación de los distintos movimientos. Por último, se exponen las redes neuronales artificiales como herramientas para realizar la clasificación de los distintos movimientos. Tras esto, se analizan los resultados obtenidos para conocer el mejor clasificador.

The present document shows the procedure carried for the classification of the movements made with the left and right hand using the signals obtained with an EEG. The steps made for this distinction are shown below. To begin, a brief introduction of the BCI systems is made. These systems are responsible for analyzing the brain waves in real time in order to be able to control external devices, in other words, they are responsible for translating the user's intention into control demands. On the one hand, it is shown the behavior of the brain and the characteristics of the different brain waves that are presented when a person makes a movement. On the other hand, the different procedures carried out for the analysis of brain waves obtained by an EEG are shown. More specifically, Wavelet transform and bandpass filters are analyzed. Then, the extraction of characteristics of the signals obtained from previous section is performed, in order to characterize each of the signals so the identification of the different movements is possible. Finally, ANNs are exposed as tools to perform the classification of the different movements. After that, the results obtained from then are analyzed to choose the best classifier.