Detección de Patrones de Fatiga Cognitiva Mediante Aprendizaje Automático

Esta investigación se centra en el estudio exhaustivo de las técnicas actuales para la detección de fatiga cognitiva mediante el análisis de señales fisiológicas, específicamente electrocardiograma (ECG) y actividad electrodérmica (EDA), utilizando métodos de aprendizaje automático. El trabajo...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Garzón Melo, Héctor Leonardo
Formato: Tesis de maestría (Master Thesis) Versión aceptada (Accepted Version) Tesis de maestría (Master Thesis) Tesis de maestría (Master Thesis)
Idioma:Español (Spanish)
Publicado: Universidad Santo Tomás 2024
Materias:
Cognitive fatigue
ECG
EDA
Machine learning
Physiological signals
Transfer learning
Ingeniería Electrónica
Fatiga Cognitiva
Electrocardiograma
Fatiga cognitiva
Aprendizaje automático
Señales fisiológicas
Aprendizaje por transferencia
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11634/58033

Internet

http://hdl.handle.net/11634/58033

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