Análise de sinais de eletromiografia usando segmentação e transformada wavelet

• Autor(a) principal: Santos, Fernando Pereira dos
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• 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/1/27356
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA; Eletromiografia; Transformadas integrais; Fadiga; Electromyography; Integral transforms; Fatigue

Neste trabalho, apresenta-se o desenvolvimento de um algoritmo capaz de fazer a segmentação do sinal eletromiográfico como um meio para refinar a análise de fadiga muscular. O método utilizado consiste no pré-processamento do sinal, com uma técnica de segmentação, sendo as regiões de silêncio do sinal removidas, ficando somente a região com informação relevante para análise. Na etapa de processamento, é utilizado o software EMG Signal Processing, o qual aplica a transformada Wavelet ao sinal para obtenção da frequência mediana como parâmetro indicador de fadiga muscular. Na análise dos resultados com o algoritmo de segmentação, obteve-se uma correta seleção das janelas de interesse maior de que 95%. A segmentação do sinal eletromiográfico trouxe uma melhor aproximação ao valor da frequência mediana quando comparada ao sinal original, mostrando que a segmentação pode ser aplicada para refinar a análise de fadiga muscular em sinais de eletromiografia.