Comportamiento de una señal electromiografíca empleando inteligencia artificial aplicando la técnica de redes neuronales para prótesis mioeléctricas transtibiales
| dc.contributor.advisor | Lugo Tovar, Henry Mauricio | |
| dc.contributor.author | Laguna Gamba, Carlos Daniel | |
| dc.date.accessioned | 2025-05-12T23:51:14Z | |
| dc.date.available | 2025-05-12T23:51:14Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14329/1127 | |
| dc.description | Digital | |
| dc.description.abstract | Este proyecto expone el comportamiento de una aplicación de inteligencia artificial aplicando la técnica de redes neuronales, usando el algoritmo de propagación hacia atrás de errores (backpropagation), que evaluara la señal electromiográfica (EMG) de un paciente con amputación transtibial | |
| dc.description.tableofcontents | Tabla de contenido Resumen Abstract Lista de figuras 4 Lista de Tablas 8 Introducción 9 Generalidades 12 Objetivo general 12 Objetivos específicos 12 Problemática 12 Justificación 15 Alcances y limitaciones 17 Alcances 17 Limitaciones 17 Marco referencial 18 Estado del Arte 18 Marco conceptual 23 Prótesis 23 Usuarios limitados en espacios exteriores Señales mioeléctricas 28 Prótesis mioeléctricas 31 2 Inteligencia artificial. :·················································· 32 Redes neuronales 33 Redes neuronales biológicas 33 Red neuronal artificial. 34 La señal de función 36 La señal de error 36 Marco teórico 39 Locomoción humana Resistencia de materiales 42 Amplificadores y filtros 47 Filtros 48 Redes neuronales artificiales 54 Perceptrón simple 57 Perceptrónmulticapa 58 Algoritmo de propagación hacia atrás de errores 58 Prótesis transtibial 61 Propiedades del material 61 Carga aplicada 63 Restricciones Cálculos por software 64 Cálculos manuales 66 Factor de seguridad 66 Sistema de adquisición 67 Sensormioeléctrico 67 Raw EMG y Envolvente EMG 69 Adquisición de datos 72 Proceso para la ubicación del sensor.. 73 Toma de datos 74 Datos Obtenidos 78 Inteligencia Artificial 79 Análisis de resultados 87 Conclusiones 89 Recomendaciones 91 Referencias | |
| dc.format.extent | 152 Páginas | spa |
| dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
| dc.language.iso | spa | spa |
| dc.publisher | Escuela Tecnológica Instituto Técnico Central (ETITC) | spa |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | spa |
| dc.title | Comportamiento de una señal electromiografíca empleando inteligencia artificial aplicando la técnica de redes neuronales para prótesis mioeléctricas transtibiales | spa |
| dc.type | Trabajo de grado - Pregrado | spa |
| dc.rights.license | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) | spa |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | spa |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | spa |
| dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | spa |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | spa |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
| dc.description.degreename | Ingeniero Mecatrónico | spa |
| dc.publisher.faculty | Ingeniería Mecatrónica | spa |
| dc.publisher.place | Bogotá D.C. | spa |
| dc.publisher.program | Ingeniería Mecatrónica | spa |
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| dc.subject.armarc | Extremidades artificiales | |
| dc.subject.armarc | Implantes ortopédicos | |
| dc.subject.armarc | Mecatrónica | |
| dc.subject.armarc | Neuroprótesis | |
| dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | spa |
| dc.type.content | Text | spa |
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