procesamiento y caracterizacion de registros de rendimiento deportivo de atletas de nivel competitivo de la Universidad del Magdalena
Durante esta investigación, se llevó a cabo la exclusión de datos atípicos después de realizar un análisis estadístico, el cual ayudó a determinar los sujetos con los que se iba a trabajar. Posteriormente, se realizó un análisis de las señales electromiográficas (EMG) en el dominio del tiempo y en e...
- Autores:
-
Florez Calvo, Camilo Andrés
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad del Magdalena
- Repositorio:
- Repositorio Unimagdalena
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
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EMG
Filtros digitales
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Durante esta investigación, se llevó a cabo la exclusión de datos atípicos después de realizar un análisis estadístico, el cual ayudó a determinar los sujetos con los que se iba a trabajar. Posteriormente, se realizó un análisis de las señales electromiográficas (EMG) en el dominio del tiempo y en el espectro de la frecuencia para diseñar distintos filtros digitales, tales como, pasa baja y rechaza banda, con el fin de mejorar la calidad de la señal. Luego, se procedió al procesamiento de estas señales, dividiéndolas en segmentos, dependiendo de la cantidad de series realizadas por los sujetos. Los resultados de esta investigación nos muestran las respuestas de las señales EMG después de realizar los filtrados digitales y determinar qué tipo de filtro es el más conveniente. Se presenta una perspectiva visual de las señales después de ser segmentadas, tanto para sujetos con 3 series como para sujetos con 4 series o más. Además, se llevó a cabo la extracción de características, donde se identificaron y recopilaron datos específicos de las señales EMG. El objetivo principal de este proceso fue determinar el nivel de fatiga muscular presente en los sujetos estudiados. Este enfoque permitió analizar de forma estadística las señales EMG y obtener información valiosa sobre la fatiga muscular en el contexto de la investigación. |
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Polo Llanos , Aura MargaritaViloria Porto, Julie PaulineMoreno Barriga , Orlando SantiagoFlorez Calvo, Camilo AndrésIngeniero Electrónico2023-12-28T18:46:25Z2023-12-28T18:46:25Z20232023Durante esta investigación, se llevó a cabo la exclusión de datos atípicos después de realizar un análisis estadístico, el cual ayudó a determinar los sujetos con los que se iba a trabajar. Posteriormente, se realizó un análisis de las señales electromiográficas (EMG) en el dominio del tiempo y en el espectro de la frecuencia para diseñar distintos filtros digitales, tales como, pasa baja y rechaza banda, con el fin de mejorar la calidad de la señal. Luego, se procedió al procesamiento de estas señales, dividiéndolas en segmentos, dependiendo de la cantidad de series realizadas por los sujetos. Los resultados de esta investigación nos muestran las respuestas de las señales EMG después de realizar los filtrados digitales y determinar qué tipo de filtro es el más conveniente. Se presenta una perspectiva visual de las señales después de ser segmentadas, tanto para sujetos con 3 series como para sujetos con 4 series o más. Además, se llevó a cabo la extracción de características, donde se identificaron y recopilaron datos específicos de las señales EMG. El objetivo principal de este proceso fue determinar el nivel de fatiga muscular presente en los sujetos estudiados. Este enfoque permitió analizar de forma estadística las señales EMG y obtener información valiosa sobre la fatiga muscular en el contexto de la investigación.Submitted by CAMILO ANDRES FLOREZ CALVO (camiloflorezac@unimagdalena.edu.co) on 2023-12-06T20:20:07Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 6 BI-F12 - Formato de Licencia de Publicación de Trabajos de Grado v3[1].pdf: 500581 bytes, checksum: bfc69761c0aa344b58e7295a5597c4c8 (MD5) Formato de presentación del informe final.pdf: 3531606 bytes, checksum: 6b934d99a3795197ad9ad43294efa543 (MD5) Anexo 3 ecuaciones de caracteristicas.pdf: 326151 bytes, checksum: 3b0b7eb070a32ce05e47f4f70283ddce (MD5) Anexo 4 tabla valores caracteristicas .pdf: 120258 bytes, checksum: fadaf07042f9b2529afe8f3f053f5e07 (MD5) Anexo 2 Base de datos sujetos luego de exclusion.pdf: 102799 bytes, checksum: cfa0dfd845cc28757aeb73f989082f9c (MD5) Anexo 1 Base de datos antes de exclusion.pdf: 1174780 bytes, checksum: c0c1210ca7aedcb5bf31a8a2f3681fcd (MD5)Step: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Ingenieria Electronica(ingelectronica@unimagdalena.edu.co) on 2023-12-07T14:00:03Z (GMT)Step: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Mirlis Marina Bravo Zabaleta(mbravo@unimagdalena.edu.co) on 2023-12-28T18:46:25Z (GMT)Made available in DSpace on 2023-12-28T18:46:25Z (GMT). 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