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Investigación y enseñanza de interfaces cerebro-computadora en la Universidad de Tsinghua con MATLAB
Estudiantes de psicología desarrollaron valiosas facultades profesionales
“Cuando desarrollamos la tecnología de interfaces cerebro-computadora, utilizamos una gran cantidad de herramientas MATLAB... Estas herramientas han facilitado la investigación y promovido fuertemente el progreso de vanguardia en interfaces cerebro-computadora”.
Resultados principales
- Signal Processing Toolbox y Statistics and Machine Learning Toolbox ayudaron a avanzar en la investigación de BCI automatizando aspectos del procesamiento de datos para que investigadores se puedan concentrar en tareas de nivel superior.
- La interfaz de MATLAB hizo posible que estudiantes de psicología sin conocimientos técnicos puedan realizar sus propias investigaciones en BCI.
- Los recursos académicos compartidos por colaboradores en MATLAB resultaron útiles para los estudiantes que exploraban la tecnología.
Dan Zhang es profesor asociado de psicología de la Universidad de Tsinghua, un colegio de ingeniería e investigación reconocido internacionalmente, donde su trabajo se centra en comprender el poder del cerebro humano. Zhang está trabajando en investigación de vanguardia en interfaces cerebro-computadora (BCI), para que las computadoras interpreten y utilicen señales cerebrales para decodificar emociones.
El procesamiento manual de datos de BCI es difícil y puede llevar mucho tiempo. Para resolver este problema, Zhang ha integrado herramientas de MATLAB®, incluidas Signal Processing Toolbox™ y Statistics and Machine Learning Toolbox™, para acelerar la investigación y la comprensión de estudiantes. Estas toolboxes permiten a los investigadores presentar información visual, desarrollar algoritmos de decodificación de BCI, y procesar y decodificar datos en tiempo real.
Zhang también utilizó herramientas de MATLAB en el aula para ayudar a estudiantes de psicología sin conocimientos de codificación a aprender y experimentar con la tecnología de BCI. MATLAB ofrece abundantes datos de casos académicos, tutoriales fáciles de usar y soporte de la comunidad educativa. También ofrece escalabilidad que abarca funciones básicas de análisis y exploración de nuevos métodos, y ayuda a desarrollar importantes facultades profesionales.
