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 e...
- 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:
- 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
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Inteligencia artificial
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Machine learning
Myoelectric signal
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Artificial intelligence Deep learning Electromyography Machine learning Myoelectric signal Software tool |
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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. |
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Jacinto Gómez, EdwardPinto Marcelo, Yesid MauricioGuamán Rodríguez, Cindy Vanessa2021-12-25T21:35:38Z2021-12-25T21:35:38Z2020-11-30http://hdl.handle.net/11349/27988El 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.The following project seeks to carry out a study of the electromyographic signals (EMG) coming from the MYO bracelet. The main characteristics of these will be acquired, then two artificial intelligence algorithms will be trained, in order to compare the most viable method according to the percentage of prediction for the design of the algorithm used and conclude which is the best method for classifying the movement. In the stage of validating the samples of a user on the neural network, it was possible to acquire up to 90% accuracy in the classification of a movement, this could be obtained through the confusion matrix.pdfspaAtribución 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aprendizaje automáticoAprendizaje profundoElectromiografíaHerramienta softwareInteligencia artificialSeñal mioeléctricaTecnología en Electrónica - Tesis y disertaciones académicasWeb - Minería de datosDetección de movimientoElectromiografíasInteligencia artificialArtificial intelligenceDeep learningElectromyographyMachine learningMyoelectric signalSoftware toolDiseño de una herramienta software para detección de movimientos del antebrazo, usando señales electromiografías aplicando técnicas de inteligencia artificialDesign of a software tool for detection of forearm movements , using electromyographic signals applying artificial intelligence techniquesInvestigación-Innovacióninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALPintoMarceloYesidMauricioGuamanRodriguezCindyVanessa2020.pdfPintoMarceloYesidMauricioGuamanRodriguezCindyVanessa2020.pdfapplication/pdf1672521http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27988/1/PintoMarceloYesidMauricioGuamanRodriguezCindyVanessa2020.pdf3fd08793aec094ad5e5e4b15e9e19af5MD51open accessLicencia de uso y autorizacion para publicar.pdfLicencia de uso y autorizacion para publicar.pdfapplication/pdf327919http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27988/4/Licencia%20de%20uso%20y%20autorizacion%20para%20publicar.pdfb09d72aa1a3a59887f321f8bd7e011b7MD54metadata only accessCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27988/7/license_rdf217700a34da79ed616c2feb68d4c5e06MD57open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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