Limiar Médio e Algoritmos ARNN para a Classificação de Comandos de EEG

Este livro apresenta dois métodos - a Rede Neural Autoregressiva (ARNN) e o limiar médio - para o reconhecimento de comandos oculares destinados ao controlo de uma cadeira de rodas elétrica, utilizando tecnologia de eletroencefalograma (EEG). Movimentos oculares como 'olhos abertos', 'piscar os olhos', 'olhar para a esquerda' e 'olhar para a direita'. Foi aplicado um filtro passa-baixa de Hamming para remover artefactos dos sinais oculares, com vista à extração das gamas de frequências. Foi utilizado um modelo AR para gerar coeficientes, contendo características dos sinais oculares do EEG. Os coeficientes obtidos foram inseridos na camada de entrada de um modelo de rede neural para classificar as atividades oculares. Além disso, foi aplicado um algoritmo de limiar médio para classificar os movimentos oculares. Ao comparar os dois métodos de reconhecimento, o objetivo era identificar o mais adequado para aplicação na cadeira de rodas elétrica.