IMPLEMENTACIÓN EN FPGA DE UN CLASIFICADOR DE MOVIMIENTOS DE LA MANO USANDO SEÑALES EMG
| dc.contributor.author | Reyes Lopez, David Alexander | spa |
| dc.contributor.author | López, Mauricio Arias | spa |
| dc.contributor.author | Duarte Sánchez, Jorge Enrique | spa |
| dc.contributor.author | Loaiza Correa, Humberto | spa |
| dc.date | 2015-09-05 | |
| dc.date.accessioned | 2019-09-19T21:42:19Z | |
| dc.date.available | 2019-09-19T21:42:19Z | |
| dc.description | Este trabajo presenta el diseño e implementación de un clasificador de señales electromiográficas (EMG) para tres movimientos de la mano: flexión, extensión y cierre, usando dos músculos del antebrazo, palmar largo y extensor común de los dedos. El desarrollo comprende dos bloques principales, el hardware para la adquisición y adecuación de la señales EMG analógicas y el sistema de procesamiento para la identificación y clasificación del movimiento realizado; el sistema completo fue implementado en hardware usando un kit de desarrollo DE2-70 que cuenta con un FPGA Cyclone II de Altera. Para la extracción de características se implementó la Transformada Rápida de Fourier (FFT), para cada canal, a la cual se le calcularon técnicas de procesamiento como la varianza y el promedio.. Finalmente, se establece un umbral de decisión para identificar el movimiento realizado. El tiempo de respuesta del sistema total fue de 17,7 us, obteniendo una tasa de identificación mayor al 87%.FPGA implementation of a hand motions classifier using EMG signalsAbstractThis paper presents the design and implementation of a hand motions classifier using electromyographic (EMG) signals. The classified motions are: wrist flexion, wrist extension and hand closure. The motions are classified using two forearm muscles: longus palmar and extensor digitorum. This work was implemented in two principal blocks: the acquisition and adequacy of the EMG signal, and the processing system for the identification and classification of the motion made. The processing system was implemented on hardware using a development kit with a Cyclone II FPGA from Altera. For the feature extraction the Fast Fourier Transform (FFT) is performed at each channel and some features like variance and mean are calculated. Finally, a threshold decision block is used to identify the motion. The system have a time response of 17,7 us, obtaining an identification rate higher than 87%.Keywords: EMG signals, FPGA, motion classifier, real time. | es-ES |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier | https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/REDES/article/view/8178 | |
| dc.identifier | 10.14483/udistrital.jour.redes.2015.1.a06 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11349/20115 | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad Distrital Francisco José de Caldas | es-ES |
| dc.relation | https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/REDES/article/view/8178/10808 | |
| dc.rights | Derechos de autor 2015 REDES DE INGENIERÍA | es-ES |
| dc.source | Redes de Ingeniería; Vol. 6 Núm. 1 (2015); 85-94 | es-ES |
| dc.source | Redes de Ingeniería; Vol 6 No 1 (2015); 85-94 | en-US |
| dc.source | 2248-762X | |
| dc.subject | clasificador de movimientos | es-ES |
| dc.subject | FPGA | es-ES |
| dc.subject | señales EMG | es-ES |
| dc.subject | tiempo real | es-ES |
| dc.title | IMPLEMENTACIÓN EN FPGA DE UN CLASIFICADOR DE MOVIMIENTOS DE LA MANO USANDO SEÑALES EMG | es-ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |