Diseño de una herramienta software para detección de movimientos del antebrazo, usando señales electromiografías aplicando técnicas de inteligencia artificial

El siguiente proyecto busca ejecutar un estudio de las señales electromiográficas (EMG) provenientes de la pulsera MYO. Se adquirirá las características principales de las mismas, seguidamente se entrenará dos algoritmos de inteligencia artificial, con el fin de comparar el método más viable según el porcentaje de predicción para el diseño del algoritmo empleado y concluir cual es el mejor método para la clasificación del movimiento. En la etapa de validar las muestras de un usuario sobre la red neuronal se alcanzó a adquirir hasta un 90% de exactitud en la clasificación de un movimiento, esto se pudo obtener mediante la matriz de confusión.

• 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: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/27988
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/27988
• Palabra clave: Aprendizaje automático; Aprendizaje profundo; Electromiografía; Herramienta software; Inteligencia artificial; Señal mioeléctrica; Tecnología en Electrónica - Tesis y disertaciones académicas; Web - Minería de datos; Detección de movimiento; Electromiografías; Inteligencia artificial; Artificial intelligence; Deep learning; Electromyography; Machine learning; Myoelectric signal; Software tool
• License: Atribución 4.0 Internacional