Aprendizaje automático en los movimientos de los dedos con visualización en Opensim y diseño inalámbrico para la portabilidad en la adquisición de señales de electromiografía

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dc.contributor.authorAmézquita García, José Alejandro
dc.contributor.codirectorBravo Zanoguera, Miguel Enrique
dc.contributor.directorLópez Avitia, Roberto
dc.coverage.placeofpublicationMexicali, Baja California.
dc.date.accessioned2025-09-05T05:09:15Z
dc.date.available2025-09-05T05:09:15Z
dc.date.created2022
dc.degree.deparmentUniversidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería
dc.degree.grantorTesis Doctorado / doctoral Thesis.
dc.degree.nameMaestría y Doctorado en Ciencias e Ingeniería
dc.description.abstractEn este trabajo se desarrolla la identificación de 15 gestos de la mano y la visualización de los movimientos en un simulador biomecánico, asimismo se diseña la adquisición de señales EMG a través de un dispositivo portátil, todo esto con el fin de preparar el control de una prótesis multifuncional de mano-dedos con señales adquiridas en antebrazo. Por lo que se conjuntaron varios temas de investigación: • Desarrollo de un dispositivo portátil para la adquisición de señales EMG con el uso de microcontroladores. • Transmisión inalámbrica multicanal a la máxima tasa de adquisición de señales EMG. • Procesamiento de las señales EMG con aprendizaje automático para la identificación de 15 gestos de la mano. • Visualización del movimiento de los dedos a través de un software de simulación biomecánica como Opensim. La experiencia con todos estos trabajos nos brinda una buena herramienta para el diseño práctico de prótesis de mano o para el control de una interfaz hombre-maquina a través de gestos de la mano. En especial se obtuvieron los resultados siguientes: una clasificación de 78.36% de reconocimiento con el clasificador cuadrático, para un grupo muestral de 8 sujetos; también se demostró que se puede obtener un reconocimiento de 96.16% cuando se usa un clasificador personalizado con solo 4 electrodos, y usando solo el 18% de las mediciones características de los EMG; de igual forma se estableció una transmisión inalámbrica de datos, con seis microcontroladores trabajando simultáneamente, asegurando una captura de mil muestras por segundo para señales EMG con una resolución de 8 bits por muestra.
dc.format.extent142 p.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12930/12549
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Baja California.
dc.relation.urlhttps://drivegooglecom/file/d/1tm9KOtPBca0GeqnUXyFy8gF_PdhInbRu/view?usp=sharing
dc.rightsopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4
dc.subjectElectromiografía||lemb||Tesis y disertaciones académicas||Manuales
dc.subject.lccRC77.5 A54 2022
dc.titleAprendizaje automático en los movimientos de los dedos con visualización en Opensim y diseño inalámbrico para la portabilidad en la adquisición de señales de electromiografía
dc.uabc.bibliographycNoteIncluye referencias bibliográficas
dc.uabc.bilbiotecaMEXICALI
dc.uabc.identifier251150
dc.uabc.numInventarioMXL123589
dc.uabc.typeMaterialTESIS
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