Reconocimiento de patrones de movimiento en las señales EMG de los músculos de la pierna mediante el uso de redes neuronales profundas

El presente trabajo describe la implementación de una red neuronal profunda para el reconocimiento patrones de señales EMG de la pierna en el músculo del cuádriceps. Para el desarrollo se aplicó la metodología en V, para poder implementar de manera adecuada una red neuronal capaz de reconocer los patrones de la señal EMG de acuerdo con las cargas a las que se somete al músculo. De esta manera, se establecieron los requerimientos del sistema en concordancia con el estado del arte del campo de aplicación, para posteriormente establecer las restricciones y especificaciones propias del estudio. Para el correcto reconocimiento de los patrones de las señales EMG se implementó un filtro digital durante la adquisición de la señal y se generó una base de datos lo suficientemente amplia para el entrenamiento de la red neuronal con las diferentes señales adquiridas bajo la acción de distintas cargas. Con la adquisición de la base de datos, se optó por modificar los parámetros y capas de la red neuronal convolucional (RNN) pre entrenada, denominada Alexnet. Para esto se realizó una conversión de las señales a imágenes para ser utilizadas como entradas y se aplicó el método de la Transformada Wavelet con escalograma para facilitar el aprendizaje de la red neuronal. Posteriormente se realizó el entrenamiento y validación de la red neuronal con diferentes parámetros y se comprobó los requerimientos planteados. Finalmente, se realizaron pruebas sobre el sistema utilizando diferentes cargas obteniendo una red neuronal profunda capaz de reconocer los patrones de las señales EMG.

• Autor principal: Arteaga Caicedo, Juan Carlos (author)
• Format: bachelorThesis
• Publicat: 2021
• Matèries: MUSCULOS; REDES NEURONALES; MECATRONICA; INGENIERO EN MECATRONICA; ELECTROMIOGRAFIA; SEÑALES ELECTRICAS
• Accés en línia: https://hdl.handle.net/20.500.13066/23142