Modelado de señales mioeléctricas del antebrazo
| dc.audience | generalPublic | |
| dc.contributor | Reyes Cortés, José Fernando | |
| dc.contributor | Sánchez Sánchez, Pablo | |
| dc.contributor.advisor | REYES CORTES, JOSE FERNANDO; 10830 | |
| dc.contributor.advisor | SANCHEZ SANCHEZ, PABLO; 45432 | |
| dc.contributor.author | Sánchez Bello, José Fernando | |
| dc.date.accessioned | 2025-10-27T21:24:39Z | |
| dc.date.available | 2025-10-27T21:24:39Z | |
| dc.date.issued | 2025-06 | |
| dc.description.abstract | "El estudio de las señales mioeléctricas (EMG) es una herramienta clave para analizar la actividad neuromuscular, con aplicaciones en biomedicina, rehabilitación e interfaces hombre–máquina. Estas señales, generadas por la actividad eléctrica de los músculos durante la contracción, proporcionan información sobre los procesos neuromusculares subyacentes. Su comprensión y modelado son fundamentales para interpretar movimientos musculares y mejorar dispositivos de asistencia. En el antebrazo, el modelado de señales mioeléctricas es complejo debido a la interacción de múltiples músculos y la variabilidad de las señales, influenciada por fatiga, diferencias anatómicas y ruido electromagnético. Para enfrentar estos desafíos, se han desarrollado modelos estadísticos y dinámicos que representan las señales de manera más robusta y precisa. El modelado busca optimizar la detección y clasificación de patrones musculares, así como mejorar el procesamiento en tiempo real. La combinación de técnicas avanzadas de procesamiento con modelos matemáticos y algoritmos de aprendizaje automático resulta eficaz para capturar las características no lineales de las EMG. Esta tesis se centra en desarrollar un modelo matemático mediante mínimos cuadrados recursivos, con el objetivo de identificar un modelo a partir de señales reales y aplicarlo al control de sistemas mecatrónicos, contribuyendo a mejorar dispositivos de asistencia y control muscular". | |
| dc.folio | 20250618142332-0024-TL | |
| dc.format | ||
| dc.identificator | 7 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12371/30077 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.matricula.creator | 201910941 | |
| dc.publisher | Benemérita Universidad Autónoma de Puebla | |
| dc.rights.acces | openAccess | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | |
| dc.subject.classification | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA | |
| dc.subject.lcc | Fisiología--Sistema musculoesquelético--Por región--Extremidades superiores | |
| dc.subject.lcc | Electrofisiología--Modelos matemáticos | |
| dc.subject.lcc | Identificación de sistemas--Modelos matemáticos | |
| dc.subject.lcc | Servomecanismos--Modelos matemáticos | |
| dc.thesis.career | Licenciatura en Ingeniería en Mecatrónica | |
| dc.thesis.degreediscipline | Área de Ingeniería y Ciencias Exactas | |
| dc.thesis.degreegrantor | Facultad de Ciencias de la Electrónica | |
| dc.thesis.degreetoobtain | Ingeniero (a) en Mecatrónica | |
| dc.title | Modelado de señales mioeléctricas del antebrazo | |
| dc.type | Tesis de licenciatura | |
| dc.type.conacyt | bachelorThesis | |
| dc.type.degree | Licenciatura |
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