Clasificación de señales electromiográficas mediante algoritmos de cómputo no convencional

Abstract

En el presente trabajo de tesis se presenta una metodología de clasificación de patrones aplicada a señales electromiográficas de miembro superior, cuya función es identificar la posición de un miembro en su estado actual. Como parte de esta metodología, se muestran técnicas de extracción de características aplicadas a señales biológicas. Las técnicas mencionadas son capaces de cambiar la naturaleza de los datos con el fin de optimizar la clasificación, mediante un algoritmo de reconocimiento de patrones utilizado en el estado del arte y algoritmos no convencionales. Se incluyen técnicas de preprocesamiento, las cuales permiten que la metodología propuesta sea capaz de trabajar de manera recurrente; esto permite el sistema sea capaz de reconocer señales o muestras de una señal. Además, se incluye un estudio experimental del desempeño de la metodología propuesta haciendo uso de un banco de datos de señales recuperadas a través de electrodos superficiales. En dichos experimentos se muestra que la metodología propuesta es capaz de reconocer de manera competitiva el comportamiento de un miembro superior mediante la respuesta de una señal electromiográfica recuperada con electrodos.