Clasificación automática de movimientos con señales HD-FMG

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dc.contributor.advisorDíaz Amador, Roberto
dc.contributor.advisorLorenzo Ginori, Juan Valentín
dc.contributor.authorCéspedes Hernández, Miguel Angel
dc.coverage.spatialSanta Claraen_US
dc.date.accessioned2018-10-15T15:40:24Z
dc.date.available2018-10-15T15:40:24Z
dc.date.issued2018-06-24
dc.description.abstractDesde 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.en_US
dc.description.abstractFor 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.en_US
dc.description.sponsorshipFacultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Ciencias de la Computaciónen_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/9782
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.en_US
dc.rightsEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: Creative Commons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Licenseen_US
dc.subjectHD-FMGen_US
dc.subjectPrótesis de Piembro Superioren_US
dc.subjectImágenen_US
dc.subjectExtracción de Rasgosen_US
dc.subjectClasificaciónen_US
dc.subjectUpper Limb Prosthesisen_US
dc.subjectImageen_US
dc.subjectFeature Extractionen_US
dc.subjectClassificationen_US
dc.subject.otherProcesamiento Digital de Imágenesen_US
dc.subject.otherAnálisis de Señalesen_US
dc.subject.otherMovimientosen_US
dc.subject.otherExtracción de Rasgosen_US
dc.subject.otherClasificación Automáticaen_US
dc.titleClasificación automática de movimientos con señales HD-FMGen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

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