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Análisis de señales electromiográficas de superficie para la estimación de estados de fatiga muscular medicamente el uso de la trasformada Wavelet y regresión logística binaria /
dc.rights.licence | Los usuarios del Repositorio de la UTB estarán autorizados para adaptar, transformar y crear a partir del contenido de esta publicación incluso para fines comerciales, sin embargo toda obra derivada de la publicación original deberá ser distribuida bajo la misma licencia CC-BY-SA. El autor o autores, sin excepción deberán ser claramente identificados como titulares de los derechos de autor de la publicación original. | |
dc.coverage.spatial | Cartagena de Indias | |
dc.creator | Flórez Prias, Luis Alfonso | |
dc.date.accessioned | 2019-10-18T18:58:30Z | |
dc.date.available | 2019-10-18T18:58:30Z | |
dc.date.created | 2018 | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.identifier.other | (ALEPH)000049188UTB01 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12585/2948 | |
dc.description.abstract | La fatiga muscular no solo conlleva a la disminuci´on del rendimiento f´ısico de un individuo, sino tambi´en al aumento del riesgo de sufrir lesiones a nivel muscular, es por ello que el prop´osito de la presente investigaci´on consiste en predecir dichos estados de fatiga (Ausencia/Presencia) al realizar actividades f´ısicas repetitivas. Para ello la se˜nal Electromiogr´afica (EMG) fue sometida a un proceso de extracci´on de caracter´ısticas mediante el uso de la Transformada Discreta de Wavelet (DWT) con el ´animo de obtener las variables independientes (Coeficientes de energ´ıa y Voltaje RMS) requeridas por el algoritmo clasificador de regresi´on log´ıstica binaria. Con esta estrategia se obtuvieron resultados por encima del 85 % de probabilidad para pronosticar la ocurrencia de fatiga muscular, lo que la convierte en una buena herramienta de clasificación de dichos estados. | spa |
dc.format.extent | 54 páginas | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | spa | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.source.uri | http://biblioteca.utb.edu.co/notas/tesis/0072923.pdf | |
dc.subject.other | Bioingeniería | |
dc.subject.other | Electromiografía | |
dc.title | Análisis de señales electromiográficas de superficie para la estimación de estados de fatiga muscular medicamente el uso de la trasformada Wavelet y regresión logística binaria / | |
datacite.rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
oaire.resourceType | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | |
oaire.version | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |
thesis.degree.discipline | Maestría en Ingeniería | |
thesis.degree.level | Tesis maestría | |
thesis.degree.name | Magister en Ingeniería | |
dc.publisher.university | Universidad Tecnológica de Bolívar | |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
thesis.degree.grantor | Universidad Tecnológica de Bolívar | |
dc.contributor.director | Contreras Ortiz, Sonia Helena | |
dc.type.hasversion | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights.cc | Atribución-NoComercial 4.0 Internacional | |
dc.identifier.instname | Universidad Tecnológica de Bolívar | |
dc.identifier.reponame | Repositorio UTB | |
dc.date.other | 2018 | |
dc.description.notes | Incluye referencias bibliográficas | |
dc.identifier.ddc | 620 F645 |
Ficheros en el ítem
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Maestría en Ingeniería [134]
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