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Título: PROCESSAMENTO EMBARCADO DE SINAIS CEREBRAIS POR MEIO DA UTILIZAÇÃO DE MICROCONTROLADOR
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): MARCOS CIVILETTI DE CARVALHO

Colaborador(es):  MARCO ANTONIO MEGGIOLARO - Orientador
Número do Conteúdo: 34347
Catalogação:  09/07/2018 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34347@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34347@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34347

Resumo:
Esse trabalho consiste no desenvolvimento de software em um microcontrolador que poderia ser utilizado para realizar o controle de uma interface cérebro-máquina. Foram replicados parâmetros de pré-processamento e processamento de um controle já realizado por Alexandre Ormiga Galvão Barbosa em sua dissertação de Mestrado, o qual havia sido desenvolvido de maneira não-embarcada, utilizando um computador. O software tem o propósito de identificar padrões de pensamento de uma mente humana através de medições de um eletroencefalógrafo (EEG). Foi utilizada uma base de dados de sinais de EEG, referentes a atividades mentais conhecidas, com o intuito de desenvolver uma rede neural artificial para identificação desses sinais. Um bloco de leituras referente a uma atividade mental é submetido a uma série de pré-processamentos e transformado em uma entrada para a rede neural, cuja saída é uma tentativa de identificação do padrão como um dentre três possíveis. A base de dados foi separada em um conjunto para treinamento da rede neural e outro conjunto para teste. Foi desenvolvido software em Python capaz de aplicar os pré-processamentos desejados ao conjunto de treinamento e então utilizá-los para treinamento de uma rede neural. Por fim, implementou-se um circuito para teste da rede neural desenvolvida utilizando um segundo microcontrolador para repassar os dados do conjunto de teste à rede neural treinada carregada em um microcontrolador, simulando dados sendo recebidos diretamente de um EEG.

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