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Previous issue date: 2017-03-03 / O controle intuitivo de uma prótese é um dos desafios mais importantes
para reduzir o esforço do usuário em aprender a usar uma mão artificial. Este
trabalho apresenta a análise de técnicas de reconhecimento de padrões para sinais mioelétricos de baixo nível para classificar movimentos de destreza dos dedos e da mão em sujeitos com amputação do antebraço. Dez indivíduos com amputação e dez indivíduos sem amputação foram analisados e o desempenho das técnicas propostas no presente estudo foi comparado levando em consideração ambos os grupos. A classificação foi realizada para a flexão de cada um dos dedos, movimentos da mão e diferentes tipos de preensão palmar utilizando quatro eletrodos e considerando a baixa contração muscular durante estes movimentos. Dezessete características dos sinais mioelétricos baseadas na magnitude do sinal e em análise de fractais foram comparadas para os dois grupos de sujeitos (com e sem amputação) com nível de significância de 95%. Os resultados, usando um conjunto de características mostraram uma exatidão máxima das médias de 92,7% de reconhecimento de padrão do movimento para o grupo de indivíduos amputados utilizando máquinas de vetores de suporte (SVM). A segunda melhor exatidão foi obtida utilizando o método de k vizinhos mais próximos (KNN). A melhor combinação das técnicas analisadas mostrou-se adequada para realizar o controle da próstese com precisão e destreza dos dedos e da mão, proporcionando maior funcionalidade e melhor aceitação para os sujeitos com amputação.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/9687 |
Date | 03 March 2017 |
Creators | MAYOR, J. J. V. |
Contributors | Anselmo Frizera Neto, BO, A. P. L., FERREIRA, A., Klaus Fabian Coco, CUNHA, F. L., BASTOS FILHO, T. F. |
Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Doutorado em Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFES, BR |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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