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dc.contributor.advisorMartín Aramburu, José Ignacio ORCID
dc.contributor.advisorArruti Illarramendi, Andoni ORCID
dc.contributor.advisorMuguerza Rivero, Javier Francisco
dc.contributor.authorSalazar Ramírez, Asier
dc.date.accessioned2021-03-04T09:25:45Z
dc.date.available2021-03-04T09:25:45Z
dc.date.issued2020-03-13
dc.date.submitted2020-03-13
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/50459
dc.description169 p.es_ES
dc.description.abstractEl trabajo presentado en esta tesis se enmarca dentro de dos áreas dentro de la computación fisiológica, que a su vez forma parte de las ciencias de la computación. La primera área trabajada corresponde a la de la detección de fenómenos psicológicos y estados mentales mediante la monitorización de las variables fisiológicas de las personas. La segunda área que se estudia en esta tesis forma parte del estudio de formas alternativas de interacción: los interfaces cerebro-computador.La primera contribución mejora un sistema de lógica difusa que, mediante la monitorización de las señales fisiológicas, es capaz de dar una estimación continuada en el tiempo del nivel del estrés mental. La segunda contribución continua con esta línea y estudia la detección de las respuestas fisiológicas del fenómeno opuesto al estrés: la relajación. En esta contribución se presentan características innovadoras que facilitan dicha detección y la pone en práctica con métodos de aprendizaje automático.Finalmente, la tercera contribución estudia diferentes técnicas de aprendizaje para distinguir entre cuatro clases de movimiento más una quinta clase de no intencionalidad de movimiento en un problema de BCI.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.language.isoeuses_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/*
dc.subjectartificial intelligencees_ES
dc.subjectinformaticses_ES
dc.subjectinteligencia artificiales_ES
dc.subjectinformáticaes_ES
dc.titleKonputazio fisiologikorako ekarpenak ikasketa automatikoaren bidezes_ES
dc.title.alternativeContributions to physiological computing by means of automatic learning.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.holderAtribución 3.0 España*
dc.rights.holder(cc)2020 ASIER SALAZAR RAMIREZ (cc by 4.0)
dc.identifier.studentID524862es_ES
dc.identifier.projectID20964es_ES
dc.departamentoesArquitectura y Tecnología de Computadoreses_ES
dc.departamentoeuKonputagailuen Arkitektura eta Teknologiaes_ES


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Atribución 3.0 España
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