Análisis de señales electromiográficas de superficie para la estimación de estados de fatiga muscular medicamente el uso de la trasformada Wavelet y regresión logística binaria /
La fatiga muscular no solo conlleva a la disminuci´on del rendimiento f´ısico de un individuo, sino tambi´en al aumento del riesgo de sufrir lesiones a nivel muscular, es por ello que el prop´osito de la presente investigaci´on consiste en predecir dichos estados de fatiga (Ausencia/Presencia) al re...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | Colombia |
| Institución: | Universidad Tecnológica de Bolívar |
| Repositorio: | Repositorio Institucional UTB |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.utb.edu.co:20.500.12585/2948 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.12585/2948 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Bioingeniería Electromiografía |
| Sumario: | La fatiga muscular no solo conlleva a la disminuci´on del rendimiento f´ısico de un individuo, sino tambi´en al aumento del riesgo de sufrir lesiones a nivel muscular, es por ello que el prop´osito de la presente investigaci´on consiste en predecir dichos estados de fatiga (Ausencia/Presencia) al realizar actividades f´ısicas repetitivas. Para ello la se˜nal Electromiogr´afica (EMG) fue sometida a un proceso de extracci´on de caracter´ısticas mediante el uso de la Transformada Discreta de Wavelet (DWT) con el ´animo de obtener las variables independientes (Coeficientes de energ´ıa y Voltaje RMS) requeridas por el algoritmo clasificador de regresi´on log´ıstica binaria. Con esta estrategia se obtuvieron resultados por encima del 85 % de probabilidad para pronosticar la ocurrencia de fatiga muscular, lo que la convierte en una buena herramienta de clasificación de dichos estados. |
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