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Uno de los paradigmas mas utilizados en la literatura para la implementacion de un sistema EEG BCI son los potenciales evocados visuales en estado estacionario, estos normalmente surgen en la corteza occipital del cerebro. Para poder visualizar, extraer y clasificar estos, se requieren una serie de etapas. La metodologia del estudio se dividio en las fases iniciales en el diseno de un sistema BCI: adquisicion, preprocesamiento, extraccion y clasificacion. En este estudio, se realizo una caracterizacion de estos potenciales desde la adquisicion utilizando el equipo g. Nautilus con el estandar 10-20 de la Universidad Antonio Narino hasta la clasificacion de los datos utilizando los metodos matematicos CCA y SED en diferentes ventanas de tiempo. Asi pues, puesto que en la implementacion de un sistema BCI en tiempo real se espera que el tiempo de clasificacion sea lo mas corto posible para la ejecucion rapida de un comando, este tipo de estudios permiten identificar cuales metodos son los mas validos en la clasificacion de estos datos, asi como algunas variables a tener en cuenta. Los resultados permiten identificar, entonces, una mejor efectividad en la clasificacion de datos con CCA que con SED, ademas del comportamiento del sistema segun las ventanas de tiempo.

Caracterización de señales de EEG relacionadas a potenciales evocados visuales en estado estacionario