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 es...
- 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
- Rights
- License
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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. |
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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.spaUniversidad del CaucaFacultad de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones Ingeniería Electrónica y Telecomunicacioneshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Movimientos básicosManoSeñales electromiográficasTécnicas waveletsExtracción de característicasDWTWPTExtracción de características descriptoras de movimientos de la mano a partir de señales electromiográficas (EMG) aplicando técnicas waveletsTrabajos de gradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ORIGINALEXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS DESCRIPTORAS DE MOVIMIENTOS DE.pdfEXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS DESCRIPTORAS DE MOVIMIENTOS DE.pdfapplication/pdf1232569http://repositorio.unicauca.edu.co/bitstream/123456789/2190/1/EXTRACCI%c3%93N%20DE%20CARACTER%c3%8dSTICAS%20DESCRIPTORAS%20DE%20MOVIMIENTOS%20DE.pdf84268e8d3df0d3ace5501b99a6409253MD51Anexo A.pdfAnexo A.pdfapplication/pdf611246http://repositorio.unicauca.edu.co/bitstream/123456789/2190/2/Anexo%20A.pdf1443f5ad535e44e5956f33ad4c7bb456MD52Anexo B.pdfAnexo B.pdfapplication/pdf774545http://repositorio.unicauca.edu.co/bitstream/123456789/2190/3/Anexo%20B.pdfa72a64a3d505954144eb4af05a55e0cdMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.unicauca.edu.co/bitstream/123456789/2190/4/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD54123456789/2190oai:repositorio.unicauca.edu.co:123456789/21902021-05-27 14:53:02.427Dspace - Universidad del Caucabiblios@unicauca.edu.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 |