Estudio comparativo de sistemas basado en técnicas de Deep Learning para la detección de estrés agudo a partir de la señal EMG.

TFM

Autora: Silvia Calatrava Sierra

Directora: Ana María Ugena Martínez

El objetivo de este TFM es el de generar un sistema que determine la presencia o ausencia de estrés en un grupo de muestras generadas a partir de un conjunto de señales electromiográficas obtenidas a través de un estudio acerca del estrés emocional agudo en estudiantes.
Este sistema de detección de presencia o ausencia de estrés agudo incluye el proceso de obtención de datos (medidas fisiológicas), el preprocesado de la señal EMG obtenida, el proceso de extracción y selección de características y el proceso de clasificación propiamente dicho que se desarrollará a partir de técnicas y algoritmos de Deep Learning tales como las Deep Feedforward Networks o las Convolutional Neural Networks.