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Desenvolvimento de um sistema neuro-fuzzi para análise de sinais mioelétricos do segmento mão-braço

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Desenvolvimento de um sistema neuro-fuzzi para análise de sinais mioelétricos do segmento mão-braço

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Título Desenvolvimento de um sistema neuro-fuzzi para análise de sinais mioelétricos do segmento mão-braço
Autor Favieiro, Gabriela Winkler
Orientador Balbinot, Alexandre
Data 2012
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Escola de Engenharia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.
Assunto Eletromiografia
Processamento de sinais
Tecnologia assistiva
[en] Hand-arm segment prosthesis
[en] Myoelectric signal
[en] Neuro-fuzzy network
Resumo Pesquisas científicas no campo da engenharia de reabilitação estão proporcionando cada vez mais mecanismos que visam ajudar pessoas portadoras de alguma deficiência física a executar tarefas simples do dia-a-dia. Com isso em mente, esse trabalho tem a finalidade de desenvolver um sistema que utiliza sinais musculares e redes neuro-fuzzy para a caracterização de determinados movimentos de um braço humano, com o objetivo de possibilitar futuramente a integração em sistemas de reabilitação. Ensaios preliminares demonstraram que para a caracterização de movimentos simples realizados por um braço humano, o uso exclusivo de técnicas simples de processamento de sinal é suficiente, como a utilização do valor rms. No entanto, para a caracterização de movimentos complexos é necessário um processamento mais robusto do sinal. Para isso foi desenvolvido um sistema experimental que adquire, através de um eletromiógrafo (EMG) de 8 canais, o sinal mioelétrico com eletrodos de superfície posicionados em lugares estratégicos do braço. O sinal é adquirido utilizando como estímulo um modelo virtual que demonstra ao usuário os movimentos do segmento mão-braço que devem ser executados de forma aleatória. Finalmente, com o uso de uma rede neuro-fuzzy, que possibilita a distinção tanto de movimentos simples como de movimentos compostos, se adaptando a diferentes usuários, os movimentos executados foram caracterizados em 12 movimentos distintos, previamente definidos, com uma taxa de acerto médio de 65%.
Abstract The scientific researches in the field of rehabilitation engineering are increasingly providing mechanisms to help people with a disability to perform simple tasks of day-to-day. With that in mind, this work aims to develop an experimental robotic prosthesis in order to implement, in the same, a control system that uses muscle signals and neuro-fuzzy networks for characterization of certain movements of a human arm, in order to enable further integration in rehabilitation systems. Preliminary tests showed that for the characterization of simple movements performed by a human arm, the exclusive use of simple techniques of signal processing is sufficient, as the use of the rms value. However, for the characterization of complex movements is required a more robust signal processing. For this was developed an experimental system that acquires through an electromyography (EMG) of 8 channels, the myoelectric signal with surface electrodes positioned in strategic places of the arm. The acquired signal uses, as a stimulus, a virtual model that demonstrates the hand-arm segment movements to be executed by the user at random. Finally, through a neuro-fuzzy network, which enables the distinction of both simple and compound movements, self-adapting to different users, the movements performed were characterized in 12 distinct movements, previously defined, with an average accuracy of 65%.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/71568
Arquivos Descrição Formato
000878936.pdf (4.744Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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