Low computational power methodology for EMG classification for use in prosthesis control / Metodologia para classificação de sinais EMG para controle de próteses com baixo esforço computacional

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2005

RESUMO

Este trabalho descreve o desenvolvimento de um sistema dedicado à análise de sinais emanados de contrações musculares, o sinal eletromiográfico (EMG). Foram realizados o estudo e desenvolvimento de métodos de extração e classificação desses sinais para que fossem reconhecidos por uma prótese de membro superior com quatro graus de liberdade. Para tal, sinais EMG provenientes dos grupos musculares tríceps e bíceps foram classificados em quatro padrões distintos: flexão e extensão de cotovelo, pronação e supinação de punho. A classificação dos padrões foi feita através de uma rede neural artificial recebendo como entrada as características dos sinais eletromiográficos, extraídas através da detecção dos tempos de ativação e cálculo da integral abaixo da envoltória. As análises foram feitas considerando 5 pares de eletrodos, sendo dois sobre o bíceps: na cabeça longa (B1) e cabeça curta (B2) e três sobre o tríceps: na cabeça longa (T1), cabeça curta (T2) e na cabeça medial (T3); e um eletrodo de referência localizado no acrômio. Os experimentos foram efetuados considerando contrações dinâmicas e estáticas. Como a maior parte das técnicas existentes possui algoritmos bastante exigentes computacionalmente, e com análises matemáticas complexas, objetivou-se, portanto buscar um método simples e compacto capaz de executar tais tarefas com o mesmo desempenho utilizando análises matemáticas e técnicas computacionais simples e funcionais, quando comparadas às técnicas mais utilizadas, obtendo com isso, bons resultados.

ASSUNTO(S)

classificação de padrões engenharia eletrica emg rna eletromiografia rna electromyography moving average emg média móvel redes neurais (computação) pattern classification

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