Análisis de datos funcionales dispersos para señales electromiográficas (EMG)
En este documento se plantea una metodología estructurada para el análisis de datos electromiográficos (EMG) por medio del análisis de datos funcionales para datos dispersos, que busca modelar y analizar el comportamiento de consumo de los individuos de bebidas lácteas saludables en una investigació...
- Autores:
-
Lopera Marín, Alejandro
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/15099
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/15099
- Palabra clave:
- Sparses data
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En este documento se plantea una metodología estructurada para el análisis de datos electromiográficos (EMG) por medio del análisis de datos funcionales para datos dispersos, que busca modelar y analizar el comportamiento de consumo de los individuos de bebidas lácteas saludables en una investigación desarrollada por el departamento de Mercadeo de la Universidad Santo Tomás. Los resultados obtenidos en esta investigación muestran la posibilidad de interpretar las señales EMG con la ayuda de un cuestionario, y así poder identificar los patrones de señales que indiquen el nivel de agrado o desagrado de los estímulos presentados para llegar a conclusiones que permitan identificar la reacción que tiene un individuo frente a un determinado estímulo. |
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Pineda Ríos, WilmerLopera Marín, Alejandrohttps://orcid.org/0000-0001-7774-951Xhttps://scholar.google.es/citations?user=5KmOl5oAAAAJ&hl=eshttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=00014541992019-01-23T19:39:16Z2019-01-23T19:39:16Z2019-01-16Lopera, A. y Pineda, W. (2018). Análisis de datos funcionales dispersos para señales electromiográficas (EMG) (Trabajo de pregrado). Universidad Santo Tomás, Bogotá, Colombia.http://hdl.handle.net/11634/15099reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEn este documento se plantea una metodología estructurada para el análisis de datos electromiográficos (EMG) por medio del análisis de datos funcionales para datos dispersos, que busca modelar y analizar el comportamiento de consumo de los individuos de bebidas lácteas saludables en una investigación desarrollada por el departamento de Mercadeo de la Universidad Santo Tomás. Los resultados obtenidos en esta investigación muestran la posibilidad de interpretar las señales EMG con la ayuda de un cuestionario, y así poder identificar los patrones de señales que indiquen el nivel de agrado o desagrado de los estímulos presentados para llegar a conclusiones que permitan identificar la reacción que tiene un individuo frente a un determinado estímulo.This document proposes a structured methodology for the analysis of electromyographic data (EMG) through the analysis of functional data for sparse data, which seeks to model and analyze the consumption behavior of healthy milk drinkers in a research developed by the Marketing department of the Santo Tomás University. The results in this investigation show the possibility of interpreting the EMG signals with the help of a questionnaire, and thus be able to identify the patterns of the signals that indicate the level of liking and the displeasure of the stimuli to reach the conclusions that can identify the reaction that an individual has against a certain stimulus.Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Análisis de datos funcionales dispersos para señales electromiográficas (EMG)Sparses dataFunctional Principal Component Analysisfunctional conglomerate analysisProcesamiento electrónico de datosSistemas de almacenamiento y recuperación de informaciónAnálisis funcionalDatos dispersosAnálisis de Componentes Principales FuncionalesAnálisis de conglomerados funcionalesTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáAristizabal, Jeimy. (2011).Metodología estadística para el análisis de datos funcionales cerebrales: Una aproximación con potenciales evocados (Tesis de maestría).Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, Colombia.Camargo, Andrés; Urrea, Carlos; Mogui, José. (2016). Medición de Patrones de Actividad Cerebral Registrados con el Equipo de EEG Emotiv-Epoc, como Indicador de Engaño en Estudiantes Universitarios (Tesis de especialización). Fundación Universitaria Los Libertadores, Bogotá, Colombia.Carrillo, Alexis; Garatejo, Olga; Pineda, Wilmer. (2017). Análisis multivariado de datos funcionales aplicado a curvas de encefalogramas. Comunicaciones en Estadística, 10:129-144.Fang Yao; Hans-Georg Müller; Jane-Ling Wang. (2012). Functional Data Analysis for Sparse Longitudinal Data. Journal of the American Statistical Association. 87:470,577-590.Gareth M. James; Trevor J. Hastie; Catherine A. Sugar. (2000). Principal Component Models for Sparse Functional Data. Biometrika Trust. 87:587-602.Hasenstab, Kyle; Scheffler, Aaron; Telesca, Donatello; Sugar, Catherine A; Jeste, Shafali; Distefano, Charlotte; Sentürk, Damla. (2017). A multi-dimensional functional principal components analysis of EEG data. Biometrics.Horváth, Lajos; Kokoszka, Piotr. (2012). Infrence for Functional Data with Applications. SpringerJie Peng; Debashis Paul. (2012). A Geometric Approach to Maximum Likelihood Estimation of the Functional Principal Components From Sparse Longitudinal Data. Journal of Computational and Graphical Statistics. 18:4, 995-1015.Jacques, Julien; Preda, Cristian. (2014). Functional data clustering: a survey. Springer VerlagKokoszka, Piotr; Reimherr, Matthew. (2017). Introduction to Functional Data Analysis. CHAPMAN & HALL/CRCM.B.I. Reaz; M.S. Hussain; F. Mohd-Yasin. (2006). Techniques of EMG signal analysis: detection, processing, classi cation and applications. Biological Procedures Online, 8:11-35.Ramsay, J.O.; Silverman, B.W. (2005). 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