Desarrollo de un sistema embebido para la clasificación de señales EMG

• Cristhian Manuel Duran Acevedo ^[1] ; Javier Eduardo Jauregui Duarte ^[1]
  1. [1] Universidad de Pamplona

     Universidad de Pamplona

     Colombia

     
• Localización: Bistua: Revista de la Facultad de Ciencias Básicas, ISSN 0120-4211, Vol. 12, Nº. 2, 2014, págs. 58-69
• Idioma: español
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• Resumen

  • En el presente artículo se describe una metodología para generar algoritmos de alto nivel, tales como Redes Neuronales Artificiales u otras técnicas de reconocimiento de patrones para ser implementados en sistemas embebidos. El sistema fue basado en un DSP (Procesador Digital de Señales), para la identificación y la clasificación de señales (es decir, EMG); para tal fin se utilizó el software Code Composer Studio V3.3, el cual fue acoplado al paquete Matlab, para realizar la programación de la tarjeta TMS320F28335 de Texas instruments. El objetivo del estudio fue crear un modelo de una red neuronal artificial a partir de un pre-procesamiento previo, y luego de manera embebida implementar la red al respectivo hardware. La Red MLP (Perceptron Multicapa) fue desarrollada a partir de un conjunto de datos pre-procesados, los cuales fueron obtenidos mediante la adquisición de señales Electromiográficas. A su vez, estos datos fueron validados por medio de la técnica de discriminación y Análisis de Componentes Principales (PCA), la cual fue util para determinar la repetitividad y selectividad del instrumento de medida. A través de esta aplicación fue posible mejorar la velocidad de procesamiento, la portabilidad y la respuesta del dispositivo EMG, el cual abre un gran abanico de posibilidades para que esta metodología sea aplicada en diferentes sectores (es decir, sector industrial, la salud, etc), sobre todo, como un sistema de clasificación de señales.