Compressão de sinais de S-EMG utilizando técnicas bidimensionais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Costa, Marcus Vinícius Chaffim
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio.unb.br/handle/10482/20222
Resumo: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2014.
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Isso é alcançado pelo reordenamento das colunas da matriz de modo que a correlação entre as colunas adjacentes seja maximizada. Finalmente, um codificador de entropia é utilizado para comprimir a informação lateral de cabeçalho (a saber, a lista da ordem das colunas na matriz processada e os parâmetros temporais do sinal) e um algoritmo de compressão de imagens normatizado e amplamente adotado é utilizado para reduzir o volume de dados. Na presente proposta são avaliados sinais de S-EMG mensurados no músculo bíceps braquial de quatro voluntários do gênero masculino, saudáveis, durante contrações musculares estáticas (isométricos) e sinais de S-EMG medidos nos músculos vasto medial e vasto lateral de nove voluntários saudáveis (seis homens e três mulheres) realizando atividades dinâmicas (ciclismo). Pode-se demonstrar o aumento da correlação bidimensional, oferecido pelo estágio de pré-processamento proposto, e o aumento da eficiência de compressão, alcançada quando tal estágio é utilizado. A aplicação desta proposta demonstra que a utilização dos codificadores de imagem – algoritmos JPEG2000, H.264/AVC e HEVC – é eficiente para a compressão de sinais de S-EMG. Ademais, foi realizada uma avaliação quantitativa do desempenho destes codificadores com os algoritmos preconizados por Norris et al. (2001) e Berger et al. (2006). _______________________________________________________________________________________________ ABSTRACTThis work reports the use of two-dimensional data encoders for compression of surface electromyographic (S-EMG) signals measured during isometric and dynamic contractions. The S-EMG data is first arranged into an N×M matrix, composed of M signal segments of length N. Then, a preprocessing step is used to increase the two-dimensional correlation of this matrix. This is achieved by rearranging the columns of the matrix such that the correlation between adjacent columns is maximized. Finally, entropy encoding is used to compress lateral overhead information (the column-order list in the new matrix and temporal parameters), and an off-the-shelf image compression standard algorithm is used for reducing data size. The proposed approach is evaluated on S-EMG recordings measured on the biceps brachii muscle of four healthy male volunteers during isometric exercise and on S-EMG recordings measured on the vastus lateralis and vastus medialis muscles of nine healthy volunteers (six men, three women) during dynamic (cycling) exercise. We show the increase in two-dimensional correlation provided by the proposed preprocessing stage, and quantitatively demonstrate the improvement in compression efficiency achieved when such stage is used. Using the proposed approach, this work shows that off-the-shelf image encoders — namely the JPEG2000, the H.264/AVC and the HEVC algorithms — are efficient for compression of S-EMG signals. Finally, we quantitatively compare the performance of these algorithms with the S-EMG encoders proposed by Norris et al. (2001) and Berger et al. (2006).A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessCompressão de sinais de S-EMG utilizando técnicas bidimensionaisS-EMG signal compression using two-dimensional techniquesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisProcessamento digital de sinaisEletromiografia de superfícieCorrelação bidimensionalCampos estocásticosporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINAL2014_MarcusViníciusChaffimCosta.pdf2014_MarcusViníciusChaffimCosta.pdfapplication/pdf5080995http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/20222/1/2014_MarcusVin%c3%adciusChaffimCosta.pdfd1b95c9423e26df76de7a4ec625b6a69MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain775http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/20222/2/license.txt4a45bd79d32ff61351bab68f568eb694MD52open access10482/202222023-07-07 18:09:50.744open accessoai:repositorio2.unb.br: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Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestopendoar:2023-07-07T21:09:50Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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