Electromiographic Signal Processing Using Embedded Artificial Intelligence: An Adaptive Filtering Approach

In recent times, Artificial Intelligence (AI) has become ubiquitous in technological fields, mainly due to its ability to perform computations in distributed systems or the cloud. Nevertheless, for some applications -as the case of EMG signal processing- it may be highly advisable or even mandatory an on-the-edge processing, i.e., an embedded processing methodology. On the other hand, sEMG signals have been traditionally processed using LTI techniques for simplicity in computing. However, making this strong assumption leads to information loss and spurious results. Considering the current advances in silicon technology and increasing computer power, it is possible to process these biosignals with AI-based techniques correctly. This paper presents an embedded-processing-based adaptive filtering system (here termed edge AI) being an outstanding alternative in contrast to a sensor-computer- actuator system and a classical digital signal processor (DSP) device. Specifically, a PYNQ-Z1 embedded system is used. For experimental purposes, three methodologies on similar processing scenarios are compared. The results show that the edge AI methodology is superior to benchmark approaches by reducing the processing time compared to classical DSPs and general standards while maintaining the signal integrity and processing it, considering that the EMG system is not LTI. Likewise, due to the nature of the proposed architecture, handling information exhibits no leakages. Findings suggest that edge computing is suitable for EMG signal processing when an on-device analysis is required

Ecos de la academia: Revista de la Facultad de Educación, Ciencia y Tecnología - FECYT Nro 6

Ecos de la academia, Revista de la Facultad de Educación Ciencia y Tecnología es una publicación científica de la Universidad Técnica del Norte, con revisión por pares a doble ciego que publica artículos en idioma español, quichua, portugués e inglés. Se edita con una frecuencia semestral con dos números por año.En ella se divulgan trabajos originales e inéditos generados por los investigadores, docentes y estudiantes de la FECYT, y contribuciones de profesionales de instituciones docentes e investigativas dentro y fuera del país, con calidad, originalidad y relevancia en las áreas de ciencias sociales y tecnología aplicada.Modelos multidimensionales del bienestar en contextos de enseñanza- aprendizaje: una revisión sistemática. Nuevas tendencias para el área académica de la Publicidad en la zona 1 del Ecuador. Propuesta de un curso de escritura académica bajo la base de modelos experienciales. Aproximación al estudio de las emociones. Seguimiento a egresados y graduados para actualizar el perfil de egreso y profesional. Impacto de la Gerencia de Calidad en el clima organizacional en Educación Básica. Comunicación efectiva del gerente educativo orientada al manejo de conflictos en el personal docente. Meritocracia: Democratización o exclusión en el acceso a la educación superior en Ecuador. Asertividad y desempeño académico en estudiantes universitarios. La creatividad en la formación profesional. Aspectos metodológicos en el proceso de enseñanza- aprendizaje de la gimnasia en estudiantes de Educación Física. English Language Learning Interaction through Web 2.0 Technologies. La sistematización de la práctica educativa y su relación con la metodología de la investigación. El ozono y la oxigenación hiperbárica: una vía para mejorar la recuperación en lesiones deportivas. La labor tutorial: Independencia del aprendizaje en el contexto universitario. Motivación hacia la profesión docente en la Enseñanza Secundaria. El uso académico de Facebook y WhatsApp en estudiantes universitarios... La educación superior en Ecuador: situación actual y factores de mejora de la calidad. El Proyecto de Investigación “Imbabura Étnica”

Procesamiento de señales electromiográficas utilizando algoritmos de inteligencia artificial ‘on-the-edge’

In recent years, artificial intelligence has positioned itself in all technological fields, mainly executing calculations in distributed systems or in the cloud, but in applications such as electromyographic signal processing, the need to process in the acquisition device has been observed. , using an 'on-the-edge' methodology. This document compares a traditional DSP system, with a distributed and an 'on-the-edge' computer system, for this purpose a PYNQ-Z1 embedded system is used, which evaluates the three processing methodologies in similar scenarios. The results show that the 'on-the-edge' processing system is more effective than the others since it has an acceptable latency, greater security in the handling of information and, given the current state of technology, its use is justifiable and recommended instead of distributed computing systems.En los últimos años, la inteligencia artificial se ha posicionado en todos los campos tecnológicos, principalmente ejecutando cálculos en sistemas distribuidos o en la nube, pero en aplicaciones como el procesamiento de señales electromiográficas, se ha observado la necesidad de procesar en el dispositivo de adquisición, utilizando una metodología 'on-the-edge'. Este documento compara un sistema DSP tradicional, con un sistema informático distribuido y uno 'en el borde', para este propósito se utiliza un sistema embebido PYNQ-Z1, que evalúa las tres metodologías de procesamiento en escenarios similares. Los resultados muestran que el sistema de procesamiento 'en el borde' es más efectivo que los demás, ya que tiene una latencia aceptable, mayor seguridad en el manejo de la información y, dado el estado de la tecnología actual, su uso es justificable y recomendado

Sistema de adquisición de señales EMG de superficie multicanal para prótesis de miembro superior

Este trabajo presenta el diseño de una interfaz de adquisición de señales electromiográficas de superficie (EMGs) para un sistema protésico de miembro superior. Se muestra el desarrollo de una interfaz de adquisición analógica, una interfaz de digitalización y todo el sistema de hardware y procesamiento que se implementan sobre un System on Chip, estableciendo una comunicación inalámbrica basada en sockets WiFi.This paper presents the design of an interface for the acquisition of surface electromyographic signals (EMG) for a prosthetic upper limb system. It shows the development of an analog acquisition interface, a digitalization interface and the entire hardware and processing system that is implemented on a Chip System, establishing a wireless communication based on WiFi sockets