Título :	Propuesta de red neuronal convolutiva para la clasificación de señales electromiografías provenientes de movimientos de la mano.
Autor(es):	Axel Aarón Luna Quiñones
Palabras clave:	Red neuronal Señal electromiográfica Machine learning Proceso de regresión gaussiano Optimización de parámetros
Fecha de publicación :	11-feb-2022
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Ingeniería Física
Resumen:	"El reconocimiento de las señales electromiografías (EMG) correspondientes a movimientos de la mano se realiza actualmente mediante dispositivos que detectan varios señales, la información de cada señal debe ser procesada, lo que puede ser lento y costoso en términos computacionales para procesar todos los datos de manera efectiva. Este documento presenta un estudio basado en el análisis de señales electromiografías, buscando encontrar patrones a partir de un banco de señales que contiene la información correspondiente a pruebas realizadas consistentes en obtener información de ocho electrodos adheridos a los brazos de cincuenta sujetos, quienes realizan diez movimientos diferentes con sus manos en lapsos de tiempo definidos. Se diseñó una Red Neuronal Convolucional (CNN) para ajustar un porcentaje de esa información con los movimientos correspondientes con el fin de formar un modelo con la finalidad de que clasifique esa información, logrando predecir con precisión la mayoría de los movimientos a excepción de un par de ellos, llegando a un modelo con optimización hiperparámetros y con métricas de calidad relativamente alta."
URI:	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/4078
Aparece en:	Ingeniería Física

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