Análisis de características de señales electromiográficas para la determinación de movimientos de una mano
Analizar la caracterización de señales electromiográficas para la determinación de los movimientos de una mano
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| Publié: |
2019
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| spelling | Análisis de características de señales electromiográficas para la determinación de movimientos de una manoCaluguillín Pujota, Héctor DavidELECTROMIOGRÁFICASMOVIMIENTOSMANOAnalizar la caracterización de señales electromiográficas para la determinación de los movimientos de una manoEl presente trabajo, expone la caracterización de señales emg a la intención de movimientos de una mano, previo a esto, se hizo el énfasis al tipo de agarres y posturas principales que puede ejercer la mano, siendo la base para el desarrollo al estudio del reconocimiento y ubicación de los músculos principales a los movimientos de estudio, cuales son, pronación – supinación de la mano y extensión – flexión de los dedos. Para el desarrollo de este proyecto se realizó un estudio histórico a los métodos de análisis de señales bioeléctricas, así como las metodologías implementadas para el proceso de adquisición y caracterización de señales mioeléctricas ya sea en el dominio del tiempo y/o frecuencia, así como el uso de una técnica de clasificación al reconocimiento de patrones. Haciendo uso tras el desarrollo de un sistema de interfaz de adquisición - caracterización de señales electromiográficas a 4 canales de reconocimiento y el uso de electrodos superficiales de tipo Ag/Cl ubicados en el antebrazo a los músculos de acción principal a los movimientos de la mano, se realizó el proceso de acondicionamiento y digitalización, haciendo de las señales adquiridas óptimas para el proceso de caracterización a los métodos comunes en el dominio del tiempo y frecuencia, logrando de esta manera obtener un total de 100 muestras de cada uno de los movimientos de estudio, mismos que están integrados a 5 intenciones realizadas por muestra. Una vez obtenida la base de datos característicos de cada uno de los movimientos de estudio, se aplicó el proceso de clasificación de las señales, haciendo uso del 60% para el entrenamiento de la red neuronal, el 10% para el proceso de validación y el 30% para pruebas de reconocimiento de características.Verdezoto Carranco, Gabriela AlexandraIngeniería en Mecatrónica2019-05-15T21:18:49Z2019-05-15T21:18:49Z20192019-05-15info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdf04/MEC/ 252http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/91690000028148spaImbabura. EcuadorAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuadorhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Técnica del Norteinstname:Universidad Técnica del Norteinstacron:UTN2021-04-28T17:39:34Zoai:repositorio.utn.edu.ec:123456789/9169Institucionalhttp://repositorio.utn.edu.ec/Universidad públicahttps://www.utn.edu.ec/http://repositorio.utn.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:41892021-04-28T17:39:34Repositorio Universidad Técnica del Norte - Universidad Técnica del Nortefalse |
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