Repositorio Universidad del Cauca

Adquisición y procesamiento de señales bioeléctricas aplicadas al control de una interfaz hombre – máquina

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dc.contributor.author Paruma Pabón, Oscar Hernán
dc.contributor.author Muñoz Burbano, Edgar Bolívar
dc.date.accessioned 2022-09-30T19:30:37Z
dc.date.available 2022-09-30T19:30:37Z
dc.date.issued 2003
dc.identifier.uri http://repositorio.unicauca.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/5029
dc.description.abstract El objetivo de este trabajo es desarrollar un sistema hardware – software para la adquisición, procesamiento y clasificación de señales bioeléctricas del cuerpo humano generadas por un usuario con el fin de traducirlas a comandos que puedan ser utilizados para el control de dispositivos. Debido a que las señales electromiográficas (EMG) o señales mioeléctricas pueden ser generadas de manera voluntaria por las personas y se requiere un número reducido de sensores y de canales para adquirirlas, representan una excelente opción para ser utilizadas en el control de interfaces hombre – máquina. Para lograr esto, dichas señales deben ser sometidas a una serie de procesos que consisten en: amplificación, ya que presentan niveles de voltaje muy pequeños; filtraje, para eliminar componentes de ruido que las distorsionen; digitalización, para permitir su tratamiento mediante algoritmos computacionales; extracción de características, para conocer aspectos representativos de dichas señales y finalmente un proceso de clasificación a partir de las características extraídas, con el fin de categorizarlas dentro de una de las posibles clases que hayan sido definidas. Existen muchos métodos de extracción de características en el dominio del tiempo: el cálculo de la media, de la varianza, del histograma de amplitudes y/o del valor RMS; en el dominio de la frecuencia: el número de cruces por cero, la transformada de Fourier, el cálculo de la frecuencia media y el cálculo de la frecuencia mediana y en el dominio temporal – frecuencial: la transformada Wavelet y la transformada STFT (Short Time Fourier Transform). También existen diferentes opciones para clasificar las señales EMG empleando clasificadores estadísticos, clasificadores sintácticos y clasificadores basados en aprendizaje. Después de lograr la clasificación de las señales EMG, resulta relativamente fácil hacer uso de estas señales para controlar interfaces hombre - máquina, por ejemplo: ratones y teclados mioeléctricos; o dispositivos como prótesis mioeléctricas, robots móviles, brazos robóticos o simulados. Por la gran cantidad de aplicaciones del control de interfaces hombre – máquina utilizando señales mioeléctricas este tiene cabida en campos tan variados como la medicina en procesos de rehabilitación y de diagnóstico, la industria, el hogar y el entretenimiento, entre otros. Para lograr resultados cien por ciento satisfactorios a partir de la aplicación de esta tecnología, lo ideal es conformar equipos de diseñadores que involucren ingenieros, médicos, programadores, es decir, debe ser un grupo multidisciplinar, el cual debe tener siempre presente los requerimientos del usuario quien finalmente aprobará o rechazará el sistema desarrollado. en_US
dc.language.iso es en_US
dc.publisher Universidad del Cauca en_US
dc.subject Electrodos en_US
dc.subject Señales bioelécticas en_US
dc.subject Señales mioeléctricas en_US
dc.subject Señales electroencefalográficas en_US
dc.subject Señales electromiográficas en_US
dc.subject Señales electrooculográficas en_US
dc.subject Adquisición en_US
dc.subject Procesamiento en_US
dc.subject Clasificación en_US
dc.subject Clasificador estadístico en_US
dc.subject Media en_US
dc.subject Varianza en_US
dc.subject Histograma de amplitudes en_US
dc.subject Valor RMS en_US
dc.subject Patrones mioeléctricos en_US
dc.subject Control en_US
dc.subject Interfaz hombre-máquina en_US
dc.title Adquisición y procesamiento de señales bioeléctricas aplicadas al control de una interfaz hombre – máquina en_US
dc.type Trabajos de grado en_US


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