Clasificación de señales electromiografías mediante la configuración de una Red Neurona Artificial

Autores/as

  • Daniel Tena Frutos Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
  • Néstor Ramírez Morales Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
  • Jennifer Garibaldi Rodriguez Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
  • Jeaneth Flores Zahira Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
  • Lazaro Rico Perez Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Palabras clave:

señales electromiográficas, adquisición, procesamiento, clasificación, red neuronal artificial

Resumen

En esta investigación se presenta un estudio basado en el diseño y construcción de un sistema capaz de hacer la adquisición de señales Electromiográfícas (EMG), utilizadas para el control de desplazamiento de un manipulador robótico, las señales EMG no pueden ser utilizadas sin antes pasar por una serie de etapas, que van desde la captación de la señal, acondicionamiento, procesamiento y clasificación, en este trabajo se abordan estos temas haciendo uso de una Red Neurona Artificial (RNA) multiperceptron con un algoritmo de retropropagación al error, usando tres canales EMG del antebrazo para la configuración y entrenamiento de la RNA.

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Biografía del autor/a

Daniel Tena Frutos, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Néstor Ramírez Morales, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Jennifer Garibaldi Rodriguez, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Jeaneth Flores Zahira, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Lazaro Rico Perez, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Citas

Aaron, I., & González, C. (2010). Diseño Y Construcción De Un Sistema Para La Detección De Señales Electromiográficas, 110.

Avila, E. V. C. (2012). Obtención y análisis de señales electromiográficas de las articulaciones tibiofemoral y femororotuliana aplicada a la detección y rehabilitación de problemas musculares en el movimiento de la rodilla.

Gila, L., Malanda, a., Carreño, I. R., Falces, J. R., & Navallas, J. (2009). Métodos de procesamiento y análisis de señales electromiográficas. Anales Del Sistema Sanitario de Navarra, 32 Suppl 3, 27–43.

Publicado

2016-12-22

Cómo citar

Tena Frutos, D., Ramírez Morales, N., Garibaldi Rodriguez, J., Flores Zahira, J., & Rico Perez, L. (2016). Clasificación de señales electromiografías mediante la configuración de una Red Neurona Artificial. Cultura Científica Y Tecnológica, (58). Recuperado a partir de http://erevistas.uacj.mx/ojs/index.php/culcyt/article/view/1433