Resumen

Los trabajos enfocados en la extracción de patrones en señales electromiográficas (SEMG) han venido creciendo debido a sus múltiples aplicaciones. En este artículo se presenta una aplicación en la cual se implementa un sistema electrónico para el registro de las SEMG de la extremidad superior en un sujeto, con el fin de controlar de forma remota un brazo electrónico. Se realizó una etapa de preprocesamiento de las señales registradas, para eliminar información poco relevante, y reconocimiento de zonas de interés; enseguida se extraen los patrones y se clasifican. Las técnicas utilizadas fueron: análisis wavelet (AW), análisis de componentes principales (ACP), transformada de fourier (TF), transformada del coseno discreta (TDC), energía, máquinas de soporte vectorial (MSV o SVM) y redes neuronales (RNA). En este artículo se demuestra que la metodología planteada permite realizar un proceso de clasificación con un rendimiento superior al 95%. Se registraron más de 4000 señales.

• Materias:Robots Movimiento (Fisiología) Automatización Sistema nervioso
• Subjects:Robot Movement (Physiology) Automation Nervous systems
• Palabras claves:Brazo electrónico; Electromiografía; Extracción de patrones; MSV; RNA; Transformada wavelet.
• Keywords:Electronic Arm Control; Electromyography; ANR; SVM; Patterns Extraction; Wavelet Transformed.