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http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/743| Extracción de características y clasificación de señales electromiográficas utilizando la transformada Hilbert-Huang y redes neuronales | |
| IRVING AARON CIFUENTES GONZALEZ | |
| JUAN MANUEL RAMIREZ CORTES RUBEN ALEJOS PALOMARES | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| Electromyography Prosthetics Pattern recognition Neural nets | |
| In this work two new strategies based on Neural Networks are presented; the first
one consists in the development of one system for pattern recognition of legs
movements with the introduction of a new feature vector based on the Hilbert-
Huang Transform. The development and the construction of one prototype for
Electromyographic signals acquisition with four channels is presented. The second
method is based on the estimation of the angular position and the angular velocity.
In this method, the electromechanical delay and the muscular fatigue were
considered. The results showed an increase at the estimation error on presence of
muscular fatigue. The electromechanical delay, as well, has showed an increase
under muscular fatigue conditions. This method was developed with the
collaboration of the Roma TRE University as result of one research stay.rendimiento de los clasificadores en la categorización de textos cortos y también
cuando se tiene una combinación de textos cortos y un conjunto de entrenamiento
reducido. En particular, la representación ocurrencia-documento superó a las
otras representaciones evaluadas. En este trabajo se presentan dos métodos basados en Redes Neuronales para su uso futuro en el control de una prótesis transfemoral. El primer método se basa en el reconocimiento de patrones en las señales de EMG para la identificación de 3 movimientos. Se propone un nuevo vector de características basado en la transformada Hilbert-Huang y se incluye el diseño y construcción de un prototipo para la adquisición de señales de Electromiografía. El segundo método consiste en realizar una estimación de posición y velocidad angular. En esta última estrategia se consideran dos problemas inherentes en la adquisición de las señales de EMG: el retraso electromecánico y la fatiga muscular. Varios resultados de estimación de posición y velocidad angular bajo condiciones con y sin fatiga muscular son presentados. Se observó un incremento en el error de estimación durante el análisis de los datos que presentaban fatiga muscular, así como también, un incremento en el retraso electromecánico. Este método fue desarrollado en colaboración de la Universidad de Roma TRE como parte de una corta estancia de investigación. | |
| Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| 2012 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Estudiantes Investigadores Público en general | |
| Cifuentes-Gonzalez I.A. | |
| ELECTRÓNICA | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Electrónica |
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