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Modelado y caracterización de señales cerebrales mediante wavelets y proyección sobre variables latentes

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Modelado y caracterización de señales cerebrales mediante wavelets y proyección sobre variables latentes

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dc.contributor.advisor Ferrer Riquelme, Alberto José es_ES
dc.contributor.advisor Picó Marco, Jesús Andrés es_ES
dc.contributor.author González Cebrián, Alba es_ES
dc.date.accessioned 2016-07-12T17:43:03Z
dc.date.available 2016-07-12T17:43:03Z
dc.date.created 2016-07-11
dc.date.issued 2016-07-12 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/67473
dc.description.abstract [ES] En el presente trabajo se ha realizado la caracterización y clasificación de trastornos del sueño a partir de los EEGs registrados en Polisomnografías. Mediante la Transformada Wavelet Discreta, se han obtenido series de coeficientes referentes a distintas bandas de frecuencia con información sobre el registro. Posteriormente se ha realizado un Análisis de Componentes Principales con los parámetros calculados sobre las series de coeficientes. Finalmente se ha obtenido una matriz de observaciones formada por tantos vectoresfila de características, como individuos. Esta ha sido empleada en modelos K-Vecinos Más Próximos y Análisis Discriminante basado en Mínimos Cuadrados Parciales, para el análisis y estudio de las diversas patologías. es_ES
dc.description.abstract [CAT] En el present treball s’ha realitzat la caracterització i classificació de desordres del somni partint de dades dels EEGs obtinguts en Polisomnografies. Mitjançant la Transformada Wavelet Discreta, s’han obtingut sèries de coeficients referents a diferents intervals de freqüència amb informació del registre. Posteriorment s’ha realitzat un Anàlisi de Components Principals amb el paràmetres calculats sobre les sèries de coeficients. Finalment s’ha obtingut una matriu d’observacions formada per tants vectors fila de característiques, com individus. Aquesta s’ha emprat en models K-Veïns Més Pròxims i Anàlisi Discriminant basat en Mínims Quadrats Parcials, per tal d’analitzar i estudiar les diverses patologies. es_ES
dc.description.abstract [EN] The goal of this project is the characterization and classification of sleeping disorders using EEG from Polysomnography records. Using the Discrete Wavelet Transform, series of coefficients with information about different frequency bands of the EEG signal were obtained. Afterwards a Principal Component Analysis was performed with the parameters calculated about Wavelet Transform coefficients. Finally, an observation matrix was obtained, having as many row vectors as individuals. This matrix was imputed in the generation of K-Nearest Neighbour models and Partial Least Square – Discriminant Analysis, for the analysis and study of various illnesses. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Señales biomédicas es_ES
dc.subject Tratamiento señales es_ES
dc.subject Variables latentes es_ES
dc.subject Wavelets es_ES
dc.subject.classification ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA es_ES
dc.subject.classification INGENIERIA DE SISTEMAS Y AUTOMATICA es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Biomédica-Grau en Enginyeria Biomèdica es_ES
dc.title Modelado y caracterización de señales cerebrales mediante wavelets y proyección sobre variables latentes es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática - Departament d'Enginyeria de Sistemes i Automàtica es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials es_ES
dc.description.bibliographicCitation González Cebrián, A. (2016). Modelado y caracterización de señales cerebrales mediante wavelets y proyección sobre variables latentes. http://hdl.handle.net/10251/67473. es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela 46977 es_ES


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