Análisis comparativo de modelos de aprendizaje profundo para un control óptimo en tiempo real de motores servo basado en EEG
Autores: Angelakis, Dimitris; Ventouras, Errikos C.; Kostopoulos, Spiros; Asvestas, Pantelis
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Análisis comparativo de modelos de aprendizaje profundo para un control óptimo en tiempo real de motores servo basado en EEG
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería General
Palabras clave
Estudio de señales EEG
Motores servo
Tareas de imaginación motora
Modelo de red neuronal
LSTM
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio aprovecha las señales de EEG para permitir el control en tiempo real de servomotores, utilizando el Conjunto de Datos de la Comunidad OpenBCI para identificar y evaluar patrones de ondas cerebrales relacionados con tareas de imaginación motora.
Descripción
Este estudio aprovecha las señales de EEG para permitir el control en tiempo real de servomotores, utilizando el Conjunto de Datos de la Comunidad OpenBCI para identificar y evaluar patrones de ondas cerebrales relacionados con tareas de imaginación motora.