Extracción de características descriptoras de movimientos de la mano a partir de señales electromiográficas (EMG) aplicando técnicas wavelets

Este trabajo plantea como objetivo principal, la extracción de características de movimientos básicos de la mano a partir de señales electromiográficas aplicando técnicas wavelets. Para lograr el objetivo principal se plantea primero estudiar las señales EMG, su detección y aplicaciones. Luego se estudiarán las dos técnicas wavelets DWT y WPT en la extracción de características. Después de haber adquirido una base de conocimientos debemos determinar las familias wavelets y el nivel de descomposición mas apropiados para obtener los coeficientes wavelets de la señal EMG. La matriz de coeficientes obtenida, será sometida a un proceso de reducción de dimensionalidad, consecutivamente se conformarán los vectores descriptores de cada movimiento, para finalmente calcular el Índice de Separabilidad de clases CSI, el cual es utilizado para medir el grado de traslape entre características que describen diferentes movimientos, determinando la eficiencia de las transformadas DWT y WPT en la extracción de características.

• Autores: Gasca Duran, Diana Paola; Rojas Rojas, Luis Alvaro
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2007
• Institución: Universidad del Cauca
• Repositorio: Repositorio Unicauca
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unicauca.edu.co:123456789/2190
• Acceso en línea: http://repositorio.unicauca.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/2190
• Palabra clave: Movimientos básicos; Mano; Señales electromiográficas; Técnicas wavelets; Extracción de características; DWT; WPT
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/