Clasificación automática de movimientos con señales HD-FMG

Fecha

2018-06-24

Autores

Céspedes Hernández, Miguel Angel

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Editor

Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.

Resumen

Desde hace varios años se ha venido desarrollando una serie de técnicas para el desarrollo de métodos para el control de miembros prostéticos y equipos de rehabilitación, uno de los primeros enfoques que se tomó para esto fue la utilización de la electromiografía (EMG). Estas técnicas consisten en el reconocimiento de movimientos mediante el análisis y clasificación de las señales que son recolectadas. Aunque el uso de la electromiografía de superficie (sEMG) está ya bastante difundida y es utilizada como el estándar para las investigaciones en este campo, en los últimos años se ha estado investigando sobre una posible alternativa mediante el uso de force-miography (FMG). Recientemente, los avances en los sistemas de adquisición han llevado la investigación al uso de HD-FMG que es menos costosa y más eficiente. El objetivo que persigue el presente trabajo es lograr la clasificación automática de movimiento con el uso de señales HD-FMG apoyado en técnicas de procesamiento digital de señales como son la extracción de rasgos.
For several years a series of techniques has been developed for the development of methods for the control of prosthetic limbs and rehabilitation equipment, one of the first approaches taken for this was the use of electromyography (EMG). These techniques consist of the recognition of movements through the analysis and classification of the signals that are collected. Although the use of surface electromyography (sEMG) is already widespread and used as the standard for research in this field, in the recent years have been investigating a possible alternative with force-myography (FMG). Currently, the advances in the acquisition systems move the research to the use of HD-FMG that is lower in costs and higher in performance. The objective pursued by this work is to achieve the automatic classification of movement with the use of HD-FMG signals supported by techniques of digital signal processing such as feature extraction.

Descripción

Palabras clave

HD-FMG, Prótesis de Piembro Superior, Imágen, Extracción de Rasgos, Clasificación, Upper Limb Prosthesis, Image, Feature Extraction, Classification

Citación

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