[ES] La medición de la actividad muscular es una de las formas más comunes de cuantificar la evolución temporal de la respuesta muscular. La detección de los momentos de activación durante la contracción del músculo es de ...[+]
[ES] La medición de la actividad muscular es una de las formas más comunes de cuantificar la evolución temporal de la respuesta muscular. La detección de los momentos de activación durante la contracción del músculo es de vital importancia ya que afecta directamente al origen de la toma de decisiones del deportista.
El presente Trabajo Fin de Grado tiene como objetivo diseñar y desarrollar varios sistemas que permitan estudiar, a partir de la señal electromiográfica (EMG), los patrones de actividad muscular típicos reduciendo considerablemente la aparición de ruido e interferencias presentes en la señal EMG.
Para lograrlo, se han revisado e integrado técnicas tanto clásicas como innovadoras que permitan representar la señal EMG, así como procesarla y extraer los parámetros que cuantifican los momentos de activación muscular. Concretamente, se han agregado técnicas de análisis como son la Descomposición en Modos Empíricos como examinador de señal en diferentes escalas, así como la Densidad Espectral de Potencia y otros parámetros que logran caracterizar la activación muscular.
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[EN] The measurement of muscle activity is one of the most common ways of quantifying the temporal evolution of muscle response. The detection of the moments of activation during muscle contraction is of vital importance ...[+]
[EN] The measurement of muscle activity is one of the most common ways of quantifying the temporal evolution of muscle response. The detection of the moments of activation during muscle contraction is of vital importance since it directly affects the origin of the athlete's decision making.
The aim of this Final Degree Project is to design and develop several systems that allow to study, from the electromyographic (EMG) signal, the typical muscle activity patterns reducing considerably the appearance of noise and interferences present in the EMG signal.
To achieve this, both classical and innovative techniques have been reviewed and integrated to represent the EMG signal, as well as to process it and extract the parameters that quantify the moments of muscle activation. Specifically, we have added analysis techniques such as Empirical Mode Decomposition as a signal examiner in different scales, as well as Power Spectral Density and other parameters that characterize muscle activation.
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