Diseño de un sistema de reconocimiento de movimientos con un cuantificador menor a 12 bits utilizando señales EMG y redes neuronales

Los sistemas de reconocimiento de movimientos son utilizados hoy día en aplicaciones como prótesis y apuntadores. Cada día se avanza más en las diferentes áreas de investigación de estas aplicaciones, las investigaciones permiten que cada día sea más fácil implementar sistemas de control que reconocen movimientos y con ello facilitar el uso de los mismos. Los sistemas de reconocimiento de movimientos utilizan señales electromiogr´aficas (EMG) como señales de control, las señales EMG se generan a partir de contracciones musculares. Las señales EMG se digitalizan para poder procesarlas y determinar a qué movimiento pertenecen, esto con ayuda del modelado en el tiempo. Las señales EMG se pueden considerar como señales estacionarias y pueden ser modeladas como procesos AR, los parámetros obtenidos del modelado sirven para generar los patrones características que identifican a los movimientos. La relación patrón-movimiento se lleva a cabo por medio de una red neuronal, que se entrena para que desarrolle la relación, una vez que se tiene la red entrenada está es capaz de reconocer los movimientos mediante los patrones generados a partir de los parámetros AR. El objetivo de esta tesis es demostrar que se puede mejorar la digitalización de las señales EMG para un sistema de reconocimiento con las características anteriores, la forma de mejorarlo es demostrando que las señales pueden ser cuantificadas con una cantidad menor de bits que la que se utiliza generalmente en la mayoría de los sistemas. Para llevar a cabo el objetivo se diseña un sistema de reconocimiento de movimientos capaz de reconocer cuatro movimientos cualesquiera, donde se evalúa el desempeño con diferentes cuantificadores.