Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-02-21T18:19:33Z
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Previous issue date: 2018-02-27 / O objetivo desta tese de doutorado é o desenvolvimento de algoritmos de compressão de sinais de eletromiografia de superfície (S-EMG, do inglês Surface Electromyography) arranjados de forma unidimensional (1D) e bidimensional (2D). Os algoritmos 1D são baseados em Transformada de Wavelet e na alocação de bits por sub-bandas do espaço transformado 1D. Cinco perfis distintos de alocação são propostos: exponencial, linear, raiz-quadrática, tangente hiperbólica e logarítmico, todos decrescentes. Os quatro primeiros possuem comportamento fixo, o último, possui comportamento adaptativo. Os algoritmos 2D geram uma representação bidimensional do sinal de S-EMG a partir da segmentação do sinal 1D e são divididos em três grupos: 1) Contêm os algoritmos de compressão baseados em Transformada Wavelet 2D e na alocação de bits por sub-bandas do espaço transformado 2D. 2) Contêm os algoritmos de compressão baseados em Transformada Wavelet 2D, no reordenamento adaptativo do espaço transformado e na alocação de bits pelo perfil tangente hiperbólico. E por fim, 3) Composto pelos algoritmos baseados no codificador de vídeo HEVC aplicados a uma imagem do sinal de S-EMG gerada por reordenação simples ou baseada no recorte adaptativo entre duas contrações musculares consecutivas. Os algoritmos são testados com bancos de sinais reais dinâmicos e isométricos e o desempenho é avaliado por métricas objetivas. Ademais, são realizadas comparações de desempenho entre os algoritmos propostos e por outros algoritmos relatados na literatura. Os algoritmos propostos se mostram promissores por serem superiores aos outros algoritmos comparados quando o fator de compressão é menor que 90% para protocolo isométrico e em toda faixa de fator de compressão para o protocolo dinâmico. / The aim of this PhD thesis is the design of compression algorithms for Surface Eletromyography (S-EMG) signals arranged one-dimensional (1D) and bi-dimensional mode. The 1D algorithms are based in Wavelet Transform and the bits allocation by subbands of the transformed space 1D. Five distinct allocation profiles are proposed: Exponential, linear, root-quadratic, hyperbolic and logarithmic tangent, all decreasing. The first four have static behavior, the latter has adaptive behavior. The 2D algorithms generate a bi-dimensional representation of the S-EMG signal from the 1D signal segmentation and are divided into three groups: 1) This group contains the compression algorithms based on Wavelet Transform 2D and the bits allocation by
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/31309 |
Date | 15 September 2017 |
Creators | Trabuco, Marcel Henrique |
Contributors | Nascimento, Francisco Assis de Oliveira |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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