Clasificación de señales musculares para prótesis de extremidad superior a través de sensores de bajo costo
type: CreativeWork
description: La presente investigación consiste en la recolección y procesamiento de señales musculares de treinta y siete (37) sujetos de prueba en función de tres (03) movimientos predefinidos. Estas señales fueron recolectadas a través del sensor de bajo costo Myoware Muscle Sensor (37 USD) y una placa de hardware libre (Arduino Mega 2560). Posteriormente, dichas señales fueron depuradas a través de un filtro pasa bajo con la finalidad de reducir el ruido inherente del sensor. Posterior a ello se aplicó el algoritmo de FastICA con la finalidad de descomponer las señales y entender de mejor manera los componentes y características que estos presentan. Finalmente, con las señales libres de ruido y reconstruidas en función de sus componentes, se realizó la clasificación según el movimiento al que dicho componente corresponde a través de técnicas de Machine Learning. La investigación se realizó con la finalidad de sentar las bases para un modelo de clasificación de señales musculares adecuado y preciso para, en un futuro, implementar una prótesis de extremidad superior accesible a personas de bajos recursos, alcanzando un porcentaje de exactitud en los movimientos del 86,9565%.
abstract: La presente investigación consiste en la recolección y procesamiento de señales musculares de treinta y siete (37) sujetos de prueba en función de tres (03) movimientos predefinidos. Estas señales fueron recolectadas a través del sensor de bajo costo Myoware Muscle Sensor (37 USD) y una placa de hardware libre (Arduino Mega 2560). Posteriormente, dichas señales fueron depuradas a través de un filtro pasa bajo con la finalidad de reducir el ruido inherente del sensor. Posterior a ello se aplicó el algoritmo de FastICA con la finalidad de descomponer las señales y entender de mejor manera los componentes y características que estos presentan. Finalmente, con las señales libres de ruido y reconstruidas en función de sus componentes, se realizó la clasificación según el movimiento al que dicho componente corresponde a través de técnicas de Machine Learning. La investigación se realizó con la finalidad de sentar las bases para un modelo de clasificación de señales musculares adecuado y preciso para, en un futuro, implementar una prótesis de extremidad superior accesible a personas de bajos recursos, alcanzando un porcentaje de exactitud en los movimientos del 86,9565%.
author: Ayala Galván, Diana Del Milagro
language: spa
keywords: Electromiografía, Procesamiento de señales, Inteligencia artificial, Sistemas hombre-máquina, Arduino (Controlador programable), Análisis de series de tiempo, Instrumentos y aparatos médicos, Análisis de componentes independientes
license: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
date published: 2024
date modified: 2026-07-24T02:50:27Z
provider: Universidad de Lima
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad de Lima

PropertyValue
property ID: Handle
value: https://hdl.handle.net/20.500.12724/22913