Carrillo Ruíz, MayaColmenares Guillen, Luis EnriqueCARRILLO RUIZ, MAYA; 217251COLMENARES GUILLEN, LUIS ENRIQUE; 386446Colula Medel, Iván2020-08-202020-08-202018-12https://hdl.handle.net/20.500.12371/7257“La presente investigación tuvo como objetivo desarrollar e implementar un m´etodo para detección de estr´es empleando electroencefalograma. Para lograrlo se tomó el Electroencefalograma (EEG) a 25 participantes con la diadema Emotiv Epoc plus. Adem´as, a dichos participantes, se les aplicó el test “Escala de Estr´es Percibido”(PSS), que mide el estrés general. Los participantes fueron estudiantes Universitarios de la Benemérita Universidad Auto´noma de Puebla con una edad promedio de 24 an˜os. Una vez obtenidas las señales EEGs de cada participante se analizaron con un software desarrollado en matlab. El software implementa tres fami- lias wavelet: coiflet, Daubichies y biorthogonal. Posteriormente se tomaron los coeficientes wavelet que corresponden a las frecuencias beta, pues el estr´es se produce a frecuencias altas de las ondas beta. Dichos coeficientes se eti- quetaron de acuerdo a los resultados obtenidos por el test PSS en dos clases: estr´es bajo y estr´es alto. Ya etiquetados los coeficientes se clasificaron utili- zando weka y los siguientes algoritmos de aprendizaje autom´atico: m´aquinas de soporte vectorial (SVM), random forest y naive bayes . Los mejores resultados se obtuvieron utilizando coiflet de orden 1 para descomponer las sen˜al y random forest para la clasificaci´on, obteniendo un70.25 % de preciso.”pdfspaBenemérita Universidad Autónoma de PueblaEstrés (Fisiología)--InvestigaciónEstrés (Psicología)Electroencefalografía--InvestigaciónElectroencefalografía--Procesamiento de datosSoftware de aplicación--DesarrolloTren de ondas (Matemáticas)--SoftwareTesis de licenciaturaopenAccess