Descripción:
"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."