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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorPalacio Baus, Kenneth Samuel-
dc.contributor.authorMinchala Avila, Luis Ismael-
dc.contributor.authorVazquez Rodas, Andres Marcelo-
dc.contributor.authorAstudillo Salinas, Darwin Fabian-
dc.date.accessioned2019-02-06T19:56:30Z-
dc.date.available2019-02-06T19:56:30Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.isbn9781538626443-
dc.identifier.issn0000-0000-
dc.identifier.urihttp://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/31938-
dc.identifier.urihttps://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85050904685&doi=10.1109%2fINCISCOS.2017.10&partnerID=40&md5=4849098634c9d1c16bfd999e67769627-
dc.descriptionThis paper presents preliminary results on evaluating the NeuroSky Mindwave headset for upper body motion intention classification. An artificial neural network (ANN) is trained by using a data set built for two different feature extraction methods, one based on the wavelet transform (WT) and another based on the use of spectrograms. Since there are five different types of brain waves,(α, β, γ, Δ, θ) some data aggregation procedures are proposed to reduce the dimensionality of the data set. The classification results show that it is possible to attain a 73.1% of assertion rate. © 2017 IEEE.-
dc.description.abstractThis paper presents preliminary results on evaluating the NeuroSky Mindwave headset for upper body motion intention classification. An artificial neural network (ANN) is trained by using a data set built for two different feature extraction methods, one based on the wavelet transform (WT) and another based on the use of spectrograms. Since there are five different types of brain waves,(α, β, γ, Δ, θ) some data aggregation procedures are proposed to reduce the dimensionality of the data set. The classification results show that it is possible to attain a 73.1% of assertion rate. © 2017 IEEE.-
dc.language.isoes_ES-
dc.publisherInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.-
dc.sourceProceedings - 2017 International Conference on Information Systems and Computer Science, INCISCOS 2017-
dc.subjectAnn-
dc.subjectClassificator-
dc.subjectData Compression-
dc.subjectMindwave-
dc.titleevaluating the mindwave headset for automatic upper body motion classification-
dc.typeARTÍCULO DE CONFERENCIA-
dc.description.cityQuito-
dc.ucuenca.idautor0103566360-
dc.ucuenca.idautor0301453486-
dc.ucuenca.idautor0301496840-
dc.ucuenca.idautor0103907036-
dc.identifier.doi10.1109/INCISCOS.2017.10-
dc.ucuenca.embargoend2050-12-31-
dc.ucuenca.versionVersión publicada-
dc.ucuenca.embargointerno2050-12-31-
dc.ucuenca.areaconocimientounescoamplio09 - Salud y Bienestar-
dc.ucuenca.afiliacionPalacio, K., Universidad de Cuenca, Cuenca, Ecuador-
dc.ucuenca.afiliacionMinchala, L., Universidad de Cuenca, Cuenca, Ecuador-
dc.ucuenca.afiliacionVazquez, A., Universidad de Cuenca, Cuenca, Ecuador-
dc.ucuenca.afiliacionAstudillo, D., Universidad de Cuenca, Cuenca, Ecuador-
dc.ucuenca.volumenvolumen 2017-November-
dc.ucuenca.indicebibliograficoSCOPUS-
dc.ucuenca.numerocitaciones0-
dc.ucuenca.areaconocimientofrascatiamplio3. Ciencias Médicas y de la Salud-
dc.ucuenca.paisECUADOR-
dc.ucuenca.conferencia2nd International Conference on Information Systems and Computer Science, INCISCOS 2017-
dc.ucuenca.areaconocimientofrascatiespecifico3.1 Medicina Básica-
dc.ucuenca.areaconocimientofrascatidetallado3.1.4 Neurociencias-
dc.ucuenca.areaconocimientounescoespecifico091 - Salud-
dc.ucuenca.areaconocimientounescodetallado0912 - Medicina-
dc.ucuenca.fechainicioconferencia2017-11-23-
dc.ucuenca.fechafinconferencia2017-11-25-
dc.ucuenca.organizadorconferenciaSergio Luján, University of Alicante, Spain-
dc.ucuenca.comiteorganizadorconferenciaOswaldo Moscoso, Universidad Tecnológica Equinoccial, Ecuador Luis Terán, University of Fribourg (UniFR), Switzerland-
dc.ucuenca.urifuentehttps://ieeexplore.ieee.org/document/8328102-
dc.contributor.ponenteAstudillo Salinas, Darwin Fabian-
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