Desenvolvimento de uma armband para captura de sinais eletromiográficos para reconhecimento de movimentos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Mendes Júnior, José Jair Alves
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2435
Resumo: Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de um sistema em forma de armband para a captura de sinais de eletromiográficos de superfície para o reconhecimento de movimentos do braço. São apresentadas todas as suas etapas de projeto, desde a construção física, projeto de circuitos, sistema de aquisição, processamento e classificação por meio de Redes Neurais Artificiais. Foi construído um bracelete contendo oito canais para a captação do sinal de eletromiografia e um sistema auxiliar (giroscópio) de referência foi utilizado para indicar o instante em que o braço foi movimentado. Foram adquiridos dados dos grupos musculares do bíceps e do tríceps. Por meio da fusão de dados de sensores, os sinais foram processados por meio de rotinas no software LabVIEWTM. Após a extração de características do sinal, as amostras foram encaminhadas para uma Rede Neural Multi-Layer Perceptron para a classificação dos movimentos de flexão e extensão do braço. A mesma armband foi inserida na região do antebraço e os sinais de eletromiografia foram comparados com os sinais obtidos pelo dispositivo comercial MyoTM. O sistema apresentou como resultado altas taxas de classificação, acima de 95% e os sinais obtidos na região do antebraço apresentaram semelhanças com os obtidos pelo dispositivo comercial.
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Foram adquiridos dados dos grupos musculares do bíceps e do tríceps. Por meio da fusão de dados de sensores, os sinais foram processados por meio de rotinas no software LabVIEWTM. Após a extração de características do sinal, as amostras foram encaminhadas para uma Rede Neural Multi-Layer Perceptron para a classificação dos movimentos de flexão e extensão do braço. A mesma armband foi inserida na região do antebraço e os sinais de eletromiografia foram comparados com os sinais obtidos pelo dispositivo comercial MyoTM. O sistema apresentou como resultado altas taxas de classificação, acima de 95% e os sinais obtidos na região do antebraço apresentaram semelhanças com os obtidos pelo dispositivo comercial.This master thesis presents the development of an armband system to capture of superficial electromyography signals to arm movement recognition. All project steps, since the physical building, project of the circuits, acquisition system, processing and classification by Artificial Neural Networks are presented. An armband with eight channel to capture the electromyography signal was constructed and an auxiliary system (gyroscope) was used to indicate the instant when the arm was moved. The muscle acquired groups were the biceps and triceps. By sensor data fusion, the signals were processed by LabVIEWTM routines. After the signal characteristic extraction, the samples were forwarded to a Multi-Layer Perceptron Neural Network to movement classification of arm flexion and extension. The same armband was inserted on the forearm and the electromyography signals were compared with the signals obtained by the commercial device MyoTM. The system presented, as results, high classification rates, above of 95% and the obtained signals on the region of forearm showed similarities with the obtained ones by commercial device.porUniversidade Tecnológica Federal do ParanáPonta GrossaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUTFPRBrasilCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAEngenharia ElétricaEletromiografiaRedes neurais (Neurobiologia)Sistemas de reconhecimento de padrõesEngenharia elétricaElectromyographyNeural networks (Neurobiology)Pattern recognition systemsElectric engineeringDesenvolvimento de uma armband para captura de sinais eletromiográficos para reconhecimento de movimentosDevelopment of an armband to capture of electromyography signals for movement recognitioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPonta GrossaStevan Junior, Sergio Luizhttp://lattes.cnpq.br/1661935150054196Okida, Sergiohttp://lattes.cnpq.br/0034802427042185Balbinot, AlexandrePichorim, Sérgio FranciscoParedes, Abraham Elias OrtegaStevan Junior, Sergio Luizhttp://lattes.cnpq.br/1920188611669631Mendes Júnior, José Jair Alvesinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRTEXTPG_PPGEE_M_Mendes Júnior, José Jair Alves_2016.pdf.txtPG_PPGEE_M_Mendes Júnior, José Jair Alves_2016.pdf.txtExtracted texttext/plain205258http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/2435/3/PG_PPGEE_M_Mendes%20J%c3%banior%2c%20Jos%c3%a9%20Jair%20Alves_2016.pdf.txtb0dd830dfc213b5b0cd6dc1c8d17239cMD53THUMBNAILPG_PPGEE_M_Mendes Júnior, José Jair Alves_2016.pdf.jpgPG_PPGEE_M_Mendes Júnior, José Jair Alves_2016.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1325http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/2435/4/PG_PPGEE_M_Mendes%20J%c3%banior%2c%20Jos%c3%a9%20Jair%20Alves_2016.pdf.jpge41243d305c3b3ae430c95d0340b1922MD54ORIGINALPG_PPGEE_M_Mendes Júnior, José Jair Alves_2016.pdfPG_PPGEE_M_Mendes Júnior, José Jair Alves_2016.pdfapplication/pdf3836390http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/2435/1/PG_PPGEE_M_Mendes%20J%c3%banior%2c%20Jos%c3%a9%20Jair%20Alves_2016.pdf1bd220c260dd5f566467a8a94a1b004aMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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