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000061245 005__ 20170510132220.0
000061245 037__ $$aTAZ-TFG-2016-2817
000061245 041__ $$aeng
000061245 1001_ $$aLeza Lahuerta, Cristina
000061245 24200 $$aAdaptive Filtering Techniques for the Detection of User - Independent Single Trial ERPs in Brain Computer Interfaces
000061245 24500 $$aAdaptive Filtering Techniques for the Detection of User - Independent Single Trial ERPs in Brain Computer Interfaces
000061245 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2016
000061245 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000061245 520__ $$aEl trabajo desarrollado es una presentación de los sistemas Brain Computer Interface (BCI) e involucra el entendimiento tanto de su funcionamiento como de las señales cerebrales en las que este está basado. Para este proyecto, cada una de las partes que forman uno de los tipos de sistema BCI más ampliamente usado serán desarrolladas. Se estudiarán diversas técnicas de procesado de señal para ser aplicadas en varias partes del sistema. Además, una interfaz adecuada será creada para validar los métodos implementados y evaluar el rendimiento del sistema. El resultado final del trabajo será un sistema BCI completo.
000061245 521__ $$aGraduado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación
000061245 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000061245 700__ $$aPuthusserypady, Kumaran$$edir.
000061245 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bIngeniería Electrónica y Comunicaciones$$cTeoría de la Señal y Comunicaciones
000061245 7202_ $$aMartínez Cortés, Juan Pablo$$eponente
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