Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Señales de Electromiografía (sEMG) - Coggle Diagram
Señales de Electromiografía (sEMG)
son
Ampliamente usadas en la medicina
porque
Proveen información importante sobre la actividad muscular del cuerpo humano
puede
Ser aplicada en rehabilitación, control e interacción con prótesis humanas
permite
Clasificar movimientos en tres pasos:
Extracción de características
Se identifica las características que contribuyan con información para mejorar el rendimiento del clasificador de patrones
Patrón
de reconocimiento
Se escoge el mejor patrón de acuerdo al análisis realizado
Adquisición de señales
se obtienen mediante sensores de superficie seca, que proporcionan medidas precisas y directas de la actividad muscular
se realizó
Experimento
usando
Myo Armband
donde
Se realizó una extracción de características
Se probaron cuatro métodos de clasificación
Máquinas de vectores de soporte (SVM)
Clasificador Naive Bayes (NBC)
Redes neuronales feedforward (FFN)
Análisis discriminante lineal (LDA):
se determinó que
Dos de ellos (Máquinas de vectores de soporte y Análisis discriminante lineal)
tienen
1 more item...
Se obtuvo las señales