Extracción de características y métodos de clasificación para reconocimiento de movimientos de mano a partir de señales de EMG y EEG: Revisión
Hoy en día, existen diversos métodos para elaborar prótesis de miembro superior o mano, desde técnicas sencillas de procesamiento de señales hasta sistemas más complejos de redes neuronales. En general el proceso se rige por las etapas de adquisición de datos, procesamiento de señal, extracción y cl...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/25505
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/25505
- Palabra clave:
- Prótesis de mano
EMG
EEG
Clasificadores
Especialización en Bioingeniería - Tesis y disertaciones académicas
Extremidades - Movimientos
Procesamiento de señales
Análisis funcional
Hand prosthesis
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Hoy en día, existen diversos métodos para elaborar prótesis de miembro superior o mano, desde técnicas sencillas de procesamiento de señales hasta sistemas más complejos de redes neuronales. En general el proceso se rige por las etapas de adquisición de datos, procesamiento de señal, extracción y clasificación de características de señal y funciones de predicción. Cada una de las etapas varía dependiendo los parámetros de diseño, como costo de elaboración y porcentaje de asertividad. En los sistemas de bajo costo, se suelen utilizar menos canales de toma de las bioseñales, lo que deriva en un procesamiento de señal más simple con el que se puede obtener un porcentaje de asertividad de 75%. En los sistemas que requieren mayor asertividad, de hasta 99.5%, se debe aumentar la cantidad de canales de muestreo, lo que requiere un procesamiento más complejo que involucra redes neuronales. En el presente artículo se exponen varias de las técnicas usadas en este proceso, las cuales se obtienen de la revisión del estado del arte de los últimos 10 años. |
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Avilés Sanchez, OscarSanabria Hernández, Laura Viviana2020-09-23T07:19:52Z2020-09-23T07:19:52Z2020-07-01http://hdl.handle.net/11349/25505Hoy en día, existen diversos métodos para elaborar prótesis de miembro superior o mano, desde técnicas sencillas de procesamiento de señales hasta sistemas más complejos de redes neuronales. En general el proceso se rige por las etapas de adquisición de datos, procesamiento de señal, extracción y clasificación de características de señal y funciones de predicción. Cada una de las etapas varía dependiendo los parámetros de diseño, como costo de elaboración y porcentaje de asertividad. En los sistemas de bajo costo, se suelen utilizar menos canales de toma de las bioseñales, lo que deriva en un procesamiento de señal más simple con el que se puede obtener un porcentaje de asertividad de 75%. En los sistemas que requieren mayor asertividad, de hasta 99.5%, se debe aumentar la cantidad de canales de muestreo, lo que requiere un procesamiento más complejo que involucra redes neuronales. En el presente artículo se exponen varias de las técnicas usadas en este proceso, las cuales se obtienen de la revisión del estado del arte de los últimos 10 años.Today, there are various methods for fabricating upper limb or hand prostheses, from simple signal processing techniques to more complex neural network systems. In general, the process is based on stages of data acquisition, signal processing, extraction and classification of signal characteristics, and prediction functions. Each of the variants depends on the design parameters, such as manufacturing cost and percentage of assertiveness. In low-cost systems, fewer captures of the biosignals are used, resulting in simpler signal processing, obtaining a 75% assertiveness percentage. In systems that require greater assertiveness, up to 99.5%, the number of sampling channels must be increased, which requires more complex processing involving neural networks. In this article, several of the techniques used in this process are exposed, which are obtained from the review of the state of the art of the last 10 years.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Prótesis de manoEMGEEGClasificadoresEspecialización en Bioingeniería - Tesis y disertaciones académicasExtremidades - MovimientosProcesamiento de señalesAnálisis funcionalHand prosthesisEMGEEGClassifiersExtracción de características y métodos de clasificación para reconocimiento de movimientos de mano a partir de señales de EMG y EEG: RevisiónFeature extraction and classification methods for recognition of hand movements from EMG signals and EEG: ReviewProducción Académicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILSanabriaHernandezLauraViviana2020.pdf.jpgSanabriaHernandezLauraViviana2020.pdf.jpgIM 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