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Decodificación de señales mioeléctricas mediante redes neuronales profundas para detectar intención de movimiento

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dc.contributor.author Mondragón Vazquez, Carlos Omar
dc.date.accessioned 2018-08-20T20:24:51Z
dc.date.available 2018-08-20T20:24:51Z
dc.date.issued 2018-08-20
dc.identifier.uri http://132.248.52.100:8080/xmlui/handle/132.248.52.100/15656
dc.description Las señales mioeléctricas por su naturaleza estocástica, son difíciles de manejar, por esto, se propone la utilización de redes neuronales para su decodificación, las cuales nos dan la posibilidad de trabajar con información difícil de modelar. En esta tesis se compararon 4 arquitecturas diferentes; Una red logística, una red neuronal con una capa oculta, una red neuronal con 2 capas ocultas y finalmente una red convolucional con 16 filtros. Cada una de estas arquitecturas se entrenó con la información mioeléctrica de 3 personas diferentes, y la salida se codificó en 7 etiquetas que corresponden a un intervalo de velocidades angulares, las cuales pueden ser usadas posteriormente como señal de control para órtesis de rodilla. Para la correcta comparación de las diferentes arquitecturas, se propuso una manera más adecuada para calcular la eficiencia de estas redes, la cual se le llamó similitud. Se encontró que utilizando la red convolucional, se logran eficiencias mayores para múltiples usuarios que con las otras 3 arquitecturas. es_ES
dc.description.abstract En esta tesis se presenta una manera de decodificar las señales mioeléctricas de ciertos músculos de la pierna, en velocidades angulares de la articulación de la rodilla, utilizando redes neuronales. La eficiencia de la decodificación se comparó entre 3 arquitecturas triviales y una propuesta utilizando redes convolucionales. Se encontró que utilizando la propuesta red convolucional, se logran eficiencias mayores en múltiples usuarios que con las 3 arquitecturas triviales. es_ES
dc.language.iso es es_ES
dc.subject Inteligencia Artificial es_ES
dc.subject Señales mioeléctricas es_ES
dc.subject Decodificación de señales es_ES
dc.subject Redes Neuronales Profundas es_ES
dc.subject Órtesis de rodilla es_ES
dc.subject Electromiografía es_ES
dc.subject Redes Neuronales Artificiales es_ES
dc.title Decodificación de señales mioeléctricas mediante redes neuronales profundas para detectar intención de movimiento es_ES
dc.type Tesis es_ES
dc.director.trabajoescrito Pérez Ortega, Jesús Esteban
dc.carrera.ingenieria Ingeniería mecatrónica es_ES


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Nombre: Tesis.pdf
Tamaño: 7.307Mb
Formato: PDF
Descripción: Tesis
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  • Tesis 2018
    Trabajos escritos para obtener grado académico de licenciatura en ingeniería.

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