ADQUISICIÓN Y PROCESAMIENTO DE SEÑALES EMG PARA CONTROLAR MOVIMIENTO DE UN BRAZO HIDRAULICO

En este artículo se presenta el diseño e implementación de un sistema electrónico para el registro de las señales electromiográficas de la extremidad superior del sujeto (humano). Seguidamente al proceso de la implementación del sistema electrónico, en este trabajo se realiza una etapa de pre-procesamiento y procesamiento de las señales registradas, las técnicas utilizadas para éste fin son: análisis wavelet (AW), análisis de componentes principales (ACP), transformada de fourier (TF), transformada del coseno discreta (DCT), máquinas de soporte vectorial (SVM) y redes neuronales artificiales (RNA); estas técnicas se usaron para eliminar información poco relevante, reconocer zonas de interés, extraer patrones en cada grupo de señales y clasificar una nueva señal que controle en forma precisa el movimiento que quiere ejecutar el sujeto con el brazo Hidráulico. Dentro de las técnicas de control de procesos Industriales se busca realizar una aplicación con el fin de poder hacer control a dos grados de libertad más el efector final del brazo hidráulico del laboratorio de automatización y mantenimiento de equipos industriales de la Universidad de Pamplona

Adquisición y procesamiento de señales emg para controlar movimiento de un brazo hidraulico

This article describes the design and implementation of an electronic system for recording electromyographic signals of the upper limb of the subject (human) is presented. Then the process of the implementation of the electronic system in this work a pre-processing and processing of the recorded signals is performed. The techniques used for this purpose are: wavelet analysis (AW), principal component analysis (PCA), Fourier transform (FT), the discrete cosine transform (DCT), support vector machines (SVM) and artificial neural network (ANN). These techniques were used to eliminate some relevant information, recognize areas of interest, extract patterns in each group of signals and classify a new signal that controls the movement precisely the subject you want to run with Hydraulic arm. Inside control techniques Industrial processes is looking for an application in order to able to control two degrees of freedom over the end effector arm of the hydraulic laboratory automation and maintenance of industrial equipment from the University of Pamplona.En este artículo se presenta el diseño e implementación de un sistema electrónico para el registro de las señales electromiográficas de la extremidad superior del sujeto (humano). Seguidamente al proceso de la implementación del sistema electrónico, en este trabajo se realiza una etapa de pre-procesamiento y procesamiento de las señales registradas, las técnicas utilizadas para éste fin son: análisis wavelet (AW), análisis de componentes principales (ACP), transformada de fourier (TF), transformada del coseno discreta (DCT), máquinas de soporte vectorial (SVM) y redes neuronales artificiales (RNA); estas técnicas se usaron para eliminar información poco relevante, reconocer zonas de interés, extraer patrones en cada grupo de señales y clasificar una nueva señal que controle en forma precisa el movimiento que quiere ejecutar el sujeto con el brazo Hidráulico. Dentro de las técnicas de control de procesos Industriales se busca realizar una aplicación con el fin de poder hacer control a dos grados de libertad más el efector final del brazo hidráulico del laboratorio de automatización y mantenimiento de equipos industriales de la Universidad de Pamplona

Control de brazo electrónico usando señales electromiográficas

Los trabajos enfocados en la extracción de patrones en señales electromiográficas (SEMG) han venido creciendo debido a sus múltiples aplicaciones. En este artículo se presenta una aplicación en la cual se implementa un sistema electrónico para el registro de las SEMG de la extremidad superior en un sujeto, con el fin de controlar de forma remota un brazo electrónico. Se realizó una etapa de preprocesamiento de las señales registradas, para eliminar información poco relevante, y reconocimiento de zonas de interés; enseguida se extraen los patrones y se clasifican. Las técnicas utilizadas fueron: análisis wavelet (AW), análisis de componentes principales (ACP), transformada de fourier (TF), transformada del coseno discreta (TDC), energía, máquinas de soporte vectorial (MSV o SVM) y redes neuronales (RNA). En este artículo se demuestra que la metodología planteada permite realizar un proceso de clasificación con un rendimiento superior al 95%. Se registraron más de 4000 señales

Development an active electrodes system for acquisition and wireless transmission of electrocardiography signal lead II

This article presents the design and construction of a wireless electrocardiograph of one derivation using active electrodes, the stages of adequacy of the signal originated from the electrodes, the digitization stage, digital filtering, transmission using Bluetooth towards an Android mobile device, where there is located an apk which was developed using the IDE Processing, are described. The tests determine that noise and harmonic distortion do not affect in a significant way the system, also prove a right functionality from the system through comparisons made using signal to noise ratio (SNR), total harmonic distortion (THD) and signal to noise ratio and distortion (SINAD) from multiple electrocardiography signals which were acquire by the prototype and a Cassy Sensor ECG device used as a reference.Este artículo presenta el diseño y construcción de un electrocardiógrafo inalámbrico de una derivación utilizando electrodos activos, donde se describen las etapas de adecuación de la señal proveniente de los electrodos, la etapa de digitalización, filtrado digital y transmisión vía Bluetooth hacia un dispositivo móvil con sistema operativo Android, donde se encuentra alojado un apk, el cual fue desarrollado utilizando el IDE Processing. En las pruebas realizadas se logra determinar que el ruido y la distorsión causada por armónicos no afectan de manera significativa el sistema, además se evidencia un correcto funcionamiento de éste mediante la comparación de las relaciones de señal a ruido (NSR), distorsión armónica total (THD) y relación señal a ruido y distorsión (SINAD) de las señales electrocardiográficas adquiridas por el dispositivo y un equipo Sensor de ECG Cassy empleado como referenci

Libro digital Proyectos Posgrados 2016-10

MaestríaDoctoradoDoctor en Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaDoctor en Ingeniería CivilDoctor en Ingeniería de Sistemas y ComputaciónDoctor en Ingeniería IndustrialDoctor en Ingeniería MecánicaMagister en Ingeniería AdministrativaMagister en Ingeniería AmbientalMagister en Ingeniería CivilMagister en Ingeniería de Sistemas y ComputaciónMagister en Ingeniería EléctricaMagister en Ingeniería ElectrónicaMagister en Ingeniería IndustrialMagister en Ingeniería Mecánic