[en] The purpose of the research in this Bachelor Thesis is to improve an interface brain-machine based on steady state visual evoked potentials (SSVEP signals) by incorporating an adaptation to the user. SSVEP signals are brain signals that appear in the occipital region of the brain as a response to a visual stimulus and that can be recorded by an electroencephalogram (EEG). Because not all persons respond to visual stimulus in the same way, we will try to find in which areas of the scalp the best quality signal is obtained. In this document, more specifically in the state of the art section, we will enumerate the different brain-activity recording systems and explain the most widely used BCI control signals nowadays. Finally, the reasons as to why this technology should be developed will be explained. Once we have fully explained BCI technology, we will proceed with the description of the EEG recording systems that have been employed in these experiments and of the instruments used to generate visual stimulus. Later, the signal processing that is needed to implement BCI based on SSVEP signals will be explained. The procedures followed during the different tests with real people are detailed, including explanations as to why we have decided to proceed in those specific ways. The results will not only be analyzed but will also be presented in tables so they can be easily visualized. We will end by appreciating the obtained results. We will attempt to find patterns and anomalies for each individual, and we will attempt to understand if this provides a significant improvement in BCI based on SSVEP signals.

[es] En este trabajo se ha intentado realizar una mejora de una interfaz cerebro máquina basada en potenciales visuales evocados estacionarios (SSVEP) incorporando una adaptación del usuario. Las señales SSVEP son señales cerebrales que aparecen en la zona occipital del cerebro como respuesta a un estímulo visual parpadeante y pueden ser registradas mediante un electroencefalograma (EEG). Como no todas las personas reaccionan igual a los estímulos parpadeantes, se intentará buscar en qué zonas del cuero cabelludo de un determinado usuario se puede conseguir una mejor calidad de señal. En el presente documento, primero se introducirán las interfaces cerebro máquina (BCI), se hará una enumeración de los distintos sistemas de grabación de la actividad cerebral y se explicarán las señales de control BCI más usadas en el momento. Por último se argumentará la necesidad de un continuo desarrollo de esta tecnología. Una vez explicada la tecnología BCI, se continuará con las descripciones de los sistemas de grabación EEG usados y de los instrumentos que utilizados las pruebas de búsqueda de mejores referencias. Tras esto, se explicará el procesamiento de señal necesario para la implementación de BCI basados en señales SSVEP. A continuación se dejará constancia del procedimiento llevado a cabo para las distintas pruebas con sujetos voluntarios, y el razonamiento de por qué se ha decido hacerlas con un diseño específico. Los resultados serán analizados y expuestos en diferentes tablas que ayudan a una fácil visualización. Se terminará con la valoración de los resultados obtenidos. Se discutirá sobre si la elección de referencias específicas en cada sujeto proporciona una mejora significativa para BCIs basados en la señal SSVEP.