Publicação:
Classificação de movimentos da mão baseado em sinais emg e lda para controle de próteses de membros artificiais

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dc.contributor.advisor1Soares, Alcimar Barbosa
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9801031941805250pt_BR
dc.contributor.referee1Pereira, Adriano Alves
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7340105957340705pt_BR
dc.contributor.referee2Carneiro, Pedro Cunha
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6699870054095600pt_BR
dc.creatorDuarte Neto, Lázaro Luiz
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0822547830358474pt_BR
dc.date.accessioned2023-03-16T13:14:21Z
dc.date.available2023-03-16T13:14:21Z
dc.date.issued2023-01-20
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoA amputação de membros superiores é um problema que desencadeia outros durante a vida, tais como dificuldades para comer e realizar as atividades do dia-a-dia. Existem diferentes níveis de amputação, que podem ser divididos em seis níveis nos membros superiores (desarticulação de ombro, amputação transumeral, desarticulação de cotovelo, amputação transradial, desarticulação do punho e desarticulação parcial de mão). Para minimizar as dificuldades decorrentes da amputação, os sujeitos podem fazer uso de dispositivos protéticos. Dependendo da estratégia de controle, as próteses podem ser classificadas como passivas (estéticas), ativas (controle mioelétrico) ou híbridas. O presente trabalho apresenta uma estratégia para a classificação de movimentos da mão e possível uso em dispositivo protético mioelétrico. A estratégia adotada consiste no uso do algoritmo Linear Discriminant Analysis (LDA) para classificação de movimentos, realizando todo o processo de aquisição de características do sinal EMG, treinamento do modelo e uso do mesmo. O algoritmo LDA foi escolhido pois apresenta grande simplicidade computacional, fato que se confirma no presente trabalho. Para avaliação do algoritmo foram utilizadas as métricas de acurácia que são amplamente empregadas em problemas de aprendizado de máquina. A respeito de seu baixo custo computacional quando comparado a outras estratégias de aprendizado de máquina, os resultados mostram que o classificador LDA provê altas taxas de acerto permitindo seu uso em sistemas embarcados para controle de próteses de membros artificiais.pt_BR
dc.identifier.citationDUARTE NETO, Lázaro Luiz. Classificação de movimentos da mão baseado em sinais EMG e LDA para controle de próteses de membros artificiais. 2023. 41 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Biomédica) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/37548
dc.languageporpt_BR
dc.orcid.putcode131009118
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseEngenharia Biomédicapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.sizeorduration41pt_BR
dc.subjectLDApt_BR
dc.subjectPrótesept_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::BIOENGENHARIA::PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOLOGICOSpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::ENGENHARIA MEDICA::TECNOLOGIA DE PROTESESpt_BR
dc.titleClassificação de movimentos da mão baseado em sinais emg e lda para controle de próteses de membros artificiaispt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dspace.entity.typePublication

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