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El objetivo es el de detectar eventos motores, como cambios en la velocidad, cambios la dirección, detención o inicio de la marcha, mediante sensores de movimiento (IMUs). Los instantes detectados se utilizarán para etiquetar la actividad cerebral y poder así detectar con anticipación cuando un usuario va a realizar las acciones mencionadas. Se realizarán pruebas experimentales mientras el usuario camina tanto en suelo como en una cinta de correr mientras cambia su dirección o su velocidad, inicia o detiene la marcha. Se diseñarán métricas que permitan medir la calidad de las detecciones realizadas con las IMUs, y se comprobarán las mejores en la detección de la actividad cerebral.

El objetivo es el de diseñar una arquitectura de bajo coste para registrar señales fisiológicas como electromiografía, electrooculografía o electroencefalografía. La arquitectura estará basada en PSOC y se añadirá una batería y conexión inalámbrica para que sea lo más autónoma posible. Se realizarán pruebas experimentales con señales reales para validar la arquitectura con algunas de las señales fisiológicas realizando el procedimiento básico dentro del propio PSOC.

El objetivo es poder controlar una pedalina eléctrica desde el ordenador pudiendo visualizarse su ritmo de pedaleo en la pantalla junto con un ritmo a seguir. Para ello se realizará la conexión entre el ordenador y la pedalina, primero por cable y a continuación de forma inalámbrica. Después se analizará como cambiar el nivel de asistencia con la pedalina. A continuación, se diseñarán diversas interfaces para visualizar tanto un objetivo a cumplir como el ritmo de pedaleo mediante una IMU y determinar cuál funciona mejor. Finalmente, se realizarán pruebas experimentales para su validación atendiendo a diferentes formas de presentar la información y el nivel de asistencia proporcionado.

El objetivo es el de analizar los cambios producidos en las señales EEG cuando se produce un obstáculo inesperado mientras un usuario está caminando en una cinta de correr. Se partirá de trabajos anteriores con el objetivo de implementarlos en tiempo real. Se realizarán nuevas pruebas experimentales para decidir la cantidad de ficheros de entrenamiento, así como los parámetros óptimos del modelo con el objetivo de reducir los falsos positivos por minuto e incrementar la tasa de acierto. Finalmente se realizará una prueba de concepto utilizando un exoesqueleto de miembro inferior en sustitución de la cinta de correr.

Durante el estudio se llevará a cabo un análisis de las señales electroencefalográficas de dos grupos de usuarios con distintos niveles de conocimiento artístico: noveles y artistas. Ambos grupos desempeñarán diversas tareas: artisticas, contemplativas y neutras con el fin de ver si existen patrones significativamente diferentes entre los distintos grupos y actividades.

Se llevará a cabo la adaptación y análisis de un algoritmo de eliminación de artefactos por movimiento en señales EEG basado en los datos de aceleración obtenidos por una unidad inercial de movimiento situada en la frente. Una vez adaptado el sistema se comprobará cómo llevar a cabo una optimización de los parámetros del algoritmo para maximizar la eliminación de los artefactos.

Partiendo de una interfaz cerebro-computador basada en imaginación motora, se hará un estudio en primer lugar de la influencia del número de electrodos en el funcionamiento de la interfaz. Seguidamente, partiendo del mínimo número de electrodos admisible, se automatizará el procedimiento para ajustar los parámetros de la interfaz cerebro-computador.

Se realizarán registros de señales EEG de personas y se analizarán dichas señales con la finalidad de detectar estados anímicos de las personas.