[en] ON-BOARD BRAIN SIGNAL PROCESSING USING MICROCONTROLLER

[pt] PROCESSAMENTO EMBARCADO DE SINAIS CEREBRAIS POR MEIO DA UTILIZAÇÃO DE MICROCONTROLADOR

[pt] MARCOS CIVILETTI DE CARVALHO

[pt] REDE NEURAL

[pt] SINAIS CEREBRAIS

[pt] MICROCONTROLADOR

[pt] PROGRAMACAO

[pt] PROCESSAMENTO DE SINAIS

[en] NEURAL NETWORKS

[en] BRAIN SIGNALS

[en] MICROCONTROLLER

[en] PROGRAMMING

[en] SIGNAL PROCESSING

[pt] 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.

[en] This work consists in developing software in a microcontroller which could be applied in the control of a brainmachine interface. Parameters from the pre-processing and processing were replicated from a control developed by Alexandre Ormiga Galvão Barbosa in his Master s Thesis, which was developed in an off-board capacity, using a computer. The software developed is intended to identify thought patterns of a human mind using electroencephalograpy (EEG) readings. A data base of EEG signals with known outputs was used to develop an artificial neural network capable of identifying these signals. A block of samples refering to a mental activity is submitted through a series of preprocessings and adapted into one input for the neural network, which outputs an attempt to indetify the pattern as one of three possibilities. The data base was separated in a training set for the neural network and another base for test. Software was developed in Python capable of applying the desired pre-processings to the training set and then apply them in training the neural network. Finally, a circuit was implemented to test the developed neural network using a second microcontroller to supply the trained neural network loaded in a microcontroller with train set data, simulating reading an EEG.

MARCO ANTONIO MEGGIOLARO

2018-07-09

[pt] TEXTO

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PORTUGUÊS

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https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34347