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Diseño y desarrollo de un sistema embebido de identificación de patrones de señal EMG basado en algoritmos de aprendizaje automático.

Abstract:

Este trabajo forma parte del proyecto de investigación “Mano Esperanza”. Se ha implementado un sistema embebido de reconocimiento de patrones, utilizando señales electromiográficas (EMG) detectadas en tiempo real para el control de una prótesis robótica. El trabajo se ha dividido en dos etapas: la etapa de extracción de señales EMG que consistió en la investigación y aplicación de los distintos métodos de adquisición y acondicionamiento de señales EMG y la etapa destinada al reconocimiento de patrones, donde se investigó algoritmos de redes neuronales y algoritmos de aprendizaje supervisado. Además, se diseñó e implementó un algoritmo para el entrenamiento y validación del sistema. Los resultados obtenidos de la clasificación de patrones en la etapa de validación se los presenta a través de matrices de confusión y porcentajes de exactitud, para demostrar la efectividad del sistema. Se realizó pruebas de validación en 12 personas voluntarias sin discapacidad motriz, obteniendo un porcentaje de acierto del 97%. Los resultados demostraron que el sistema es capaz de controlar la ejecución de cinco movimientos de la prótesis de mano robótica.