Diseño de una herramienta software para detección de movimientos del antebrazo, usando señales electromiografías aplicando técnicas de inteligencia artificial

Pinto Marcelo, Yesid Mauricio; Guamán Rodríguez, Cindy Vanessa

Diseño de una herramienta software para detección de movimientos del antebrazo, usando señales electromiografías aplicando técnicas de inteligencia artificial

dc.contributor.advisor	Jacinto Gómez, Edward	spa
dc.contributor.author	Pinto Marcelo, Yesid Mauricio	spa
dc.contributor.author	Guamán Rodríguez, Cindy Vanessa	spa
dc.date.accessioned	2021-12-25T21:35:38Z
dc.date.available	2021-12-25T21:35:38Z
dc.date.created	2020-11-30	spa
dc.description	El siguiente proyecto busca ejecutar un estudio de las señales electromiográficas (EMG) provenientes de la pulsera MYO. Se adquirirá las características principales de las mismas, seguidamente se entrenará dos algoritmos de inteligencia artificial, con el fin de comparar el método más viable según el porcentaje de predicción para el diseño del algoritmo empleado y concluir cual es el mejor método para la clasificación del movimiento. En la etapa de validar las muestras de un usuario sobre la red neuronal se alcanzó a adquirir hasta un 90% de exactitud en la clasificación de un movimiento, esto se pudo obtener mediante la matriz de confusión.	spa
dc.description.abstract	The following project seeks to carry out a study of the electromyographic signals (EMG) coming from the MYO bracelet. The main characteristics of these will be acquired, then two artificial intelligence algorithms will be trained, in order to compare the most viable method according to the percentage of prediction for the design of the algorithm used and conclude which is the best method for classifying the movement. In the stage of validating the samples of a user on the neural network, it was possible to acquire up to 90% accuracy in the classification of a movement, this could be obtained through the confusion matrix.	spa
dc.format.mimetype	pdf	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11349/27988
dc.language.iso	spa	spa
dc.rights	Atribución 4.0 Internacional	*
dc.rights.acceso	Abierto (Texto Completo)	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.subject	Aprendizaje automático	spa
dc.subject	Aprendizaje profundo	spa
dc.subject	Electromiografía	spa
dc.subject	Herramienta software	spa
dc.subject	Inteligencia artificial	spa
dc.subject	Señal mioeléctrica	spa
dc.subject.keyword	Artificial intelligence	spa
dc.subject.keyword	Deep learning	spa
dc.subject.keyword	Electromyography	spa
dc.subject.keyword	Machine learning	spa
dc.subject.keyword	Myoelectric signal	spa
dc.subject.keyword	Software tool	spa
dc.subject.lemb	Tecnología en Electrónica - Tesis y disertaciones académicas	spa
dc.subject.lemb	Web - Minería de datos	spa
dc.subject.lemb	Detección de movimiento	spa
dc.subject.lemb	Electromiografías	spa
dc.subject.lemb	Inteligencia artificial	spa
dc.title	Diseño de una herramienta software para detección de movimientos del antebrazo, usando señales electromiografías aplicando técnicas de inteligencia artificial	spa
dc.title.titleenglish	Design of a software tool for detection of forearm movements , using electromyographic signals applying artificial intelligence techniques	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f	spa
dc.type.degree	Investigación-Innovación	spa
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	spa