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dc.contributor.advisorLeite, Sarah Negreiros de Carvalhopt_BR
dc.contributor.advisorVargas, Guilherme Vettorazzipt_BR
dc.contributor.authorPereira, Gabriel Machado Kaizer-
dc.date.accessioned2023-09-25T19:06:31Z-
dc.date.available2023-09-25T19:06:31Z-
dc.date.issued2023pt_BR
dc.identifier.citationPEREIRA, Gabriel Machado Kaizer Pereira. Explorando os modelos de difusão em sistemas BCI-SSVEP. 2023. 36 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6070-
dc.description.abstractEste trabalho tem como principal objetivo a implementação de um sistema de Interface Cérebro-Computador (BCI) baseado em potenciais evocados visualmente em regime estacionário e a subsequente avaliação do impacto do desempenho do sistema quando são empregados sinais cerebrais gerados artificialmente por meio de um modelo de difusão. A pesquisa busca investigar como a inclusão de sinais sintéticos no processo de treinamento pode influenciar a capacidade de detecção de padrões pelo sistema BCI, abrindo novas possibilidades para aprimorar a eficiência e a precisão das interações entre o cérebro humano e as máquinas. Os resultados obtidos apontam um ganho de desempenho quando se incluem sinais sintéticos na etapa de treinamento da BCI. Este resultado é significativo e têm o potencial de contribuir para o avanço das interfaces cérebro-máquina e suas aplicações práticas.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectInteração homem-máquinapt_BR
dc.subjectInterface cérebro-computadorpt_BR
dc.subjectPotencial evocado - eletrofisiologiapt_BR
dc.subjectRedes neurais - computaçãopt_BR
dc.titleExplorando os modelos de difusão em sistemas BCI-SSVEP.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeSilva, Mylena Cruzinha dapt_BR
dc.contributor.refereeLeite, Harlei Miguel de Arrudapt_BR
dc.contributor.refereeLeite, Sarah Negreiros de Carvalhopt_BR
dc.contributor.refereeVargas, Guilherme Vettorazzipt_BR
dc.description.abstractenThis study has as its main objective the implementation of a Brain-Computer Interface (BCI) system based on visually evoked potentials in a steady-state condition and the subsequent evaluation of the impact on the system’s performance when artificially generated brain signals are employed through a diffusion model. The research aims to investigate how the inclusion of synthetic signals in the training process can influence the system’s pattern detection capability, opening up new possibilities to enhance the efficiency and accuracy of interactions between the human brain and machines. The results obtained indicate a performance improvement when synthetic signals are included in the BCI training phase. This result is significant and has the potential to contribute to the advancement of brain-machine interfaces and their practical applications.pt_BR
dc.contributor.authorID14.1.8311pt_BR
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