Estimación mediante redes neuronales de la arquitectura de la unidad motora a partir de señales de scanning-EMG
Fecha
2017Director
Versión
Acceso abierto / Sarbide irekia
Tipo
Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
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Resumen
En este proyecto se aborda la estimación de los parámetros anatómicos y fisiológicos globales
de la unidad motora a partir de información extraída de las señales de scanning-EMG. Para ello
se ha implementado en el entorno Matlab una serie de experimentos para analizar la influencia
de los parámetros de la unidad motora en la señal de scanning-EMG y, más concretamente, en
el perfil de unidad m ...
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En este proyecto se aborda la estimación de los parámetros anatómicos y fisiológicos globales
de la unidad motora a partir de información extraída de las señales de scanning-EMG. Para ello
se ha implementado en el entorno Matlab una serie de experimentos para analizar la influencia
de los parámetros de la unidad motora en la señal de scanning-EMG y, más concretamente, en
el perfil de unidad motora. En el proyecto se definen nuevas parametrizaciones del scanningEMG
y del perfil de la unidad motora especialmente diseñados para ser empleados en la
estimación. El sistema de estimación final se ha desarrollado mediante redes neuronales
orientadas a la regresión. En la evaluación del estimador se ha cuantificado la distribución del
error de estimación de cada parámetro de la unidad motora [--]
This project addresses the estimation of the overall anatomical and physiological parameters of
the motor unit from information extracted from the scanning-EMG signals. For this purpose, a
series of experiments have been implemented in the Matlab environment to analyze the
influence of the motor unit parameters on the scanning-EMG signal and, more specifically, on
the motor unit profile. The ...
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This project addresses the estimation of the overall anatomical and physiological parameters of
the motor unit from information extracted from the scanning-EMG signals. For this purpose, a
series of experiments have been implemented in the Matlab environment to analyze the
influence of the motor unit parameters on the scanning-EMG signal and, more specifically, on
the motor unit profile. The project defines new parameterization of the scanning-EMG and the
profile of the motor unit specially designed to be used in the estimation. The final estimation
system has been developed using regression-oriented neural networks. In the evaluation of the
estimator the distribution of the estimation error of each parameter of the motor unit has been
quantified [--]
Materias
Redes neuronales,
Parametrización,
Electromiografía,
Scanning-EMG.,
Neural network,
Parameterization,
Electromyography
Titulación
Graduado o Graduada en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación por la Universidad Pública de Navarra /
Telekomunikazio Teknologien Ingeniaritzako Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoan