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Título: Compressão de sinais de S-EMG utilizando técnicas bidimensionais
Título(s) alternativo(s): S-EMG signal compression using two-dimensional techniques
Autor(es): Costa, Marcus Vinícius Chaffim
Orientador(es): Nascimento, Francisco Assis de Oliveira
Assunto: Processamento digital de sinais
Eletromiografia de superfície
Correlação bidimensional
Campos estocásticos
Data de publicação: 13-Mai-2016
Data de defesa: 27-Mar-2014
Citação: COSTA, Marcus Vinícius Chaffim. Compressão de sinais de S-EMG utilizando técnicas bidimensionais. 2014. xviii, 85 f., il. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.
Resumo: Este trabalho apresenta a aplicação de codificadores bidimensionais para a compressão de sinais de eletromiografia de superfície (S-EMG) adquiridos durante contrações isométricas e dinâmicas. Os dados dos sinais de S-EMG são primeiramente arranjados em uma matriz N×M, composta de M segmentos de sinal com comprimento N. Então, um préprocessamento é realizado para aumentar a correlação bidimensional da matriz. Isso é alcançado pelo reordenamento das colunas da matriz de modo que a correlação entre as colunas adjacentes seja maximizada. Finalmente, um codificador de entropia é utilizado para comprimir a informação lateral de cabeçalho (a saber, a lista da ordem das colunas na matriz processada e os parâmetros temporais do sinal) e um algoritmo de compressão de imagens normatizado e amplamente adotado é utilizado para reduzir o volume de dados. Na presente proposta são avaliados sinais de S-EMG mensurados no músculo bíceps braquial de quatro voluntários do gênero masculino, saudáveis, durante contrações musculares estáticas (isométricos) e sinais de S-EMG medidos nos músculos vasto medial e vasto lateral de nove voluntários saudáveis (seis homens e três mulheres) realizando atividades dinâmicas (ciclismo). Pode-se demonstrar o aumento da correlação bidimensional, oferecido pelo estágio de pré-processamento proposto, e o aumento da eficiência de compressão, alcançada quando tal estágio é utilizado. A aplicação desta proposta demonstra que a utilização dos codificadores de imagem – algoritmos JPEG2000, H.264/AVC e HEVC – é eficiente para a compressão de sinais de S-EMG. Ademais, foi realizada uma avaliação quantitativa do desempenho destes codificadores com os algoritmos preconizados por Norris et al. (2001) e Berger et al. (2006). _______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT
This work reports the use of two-dimensional data encoders for compression of surface electromyographic (S-EMG) signals measured during isometric and dynamic contractions. The S-EMG data is first arranged into an N×M matrix, composed of M signal segments of length N. Then, a preprocessing step is used to increase the two-dimensional correlation of this matrix. This is achieved by rearranging the columns of the matrix such that the correlation between adjacent columns is maximized. Finally, entropy encoding is used to compress lateral overhead information (the column-order list in the new matrix and temporal parameters), and an off-the-shelf image compression standard algorithm is used for reducing data size. The proposed approach is evaluated on S-EMG recordings measured on the biceps brachii muscle of four healthy male volunteers during isometric exercise and on S-EMG recordings measured on the vastus lateralis and vastus medialis muscles of nine healthy volunteers (six men, three women) during dynamic (cycling) exercise. We show the increase in two-dimensional correlation provided by the proposed preprocessing stage, and quantitatively demonstrate the improvement in compression efficiency achieved when such stage is used. Using the proposed approach, this work shows that off-the-shelf image encoders — namely the JPEG2000, the H.264/AVC and the HEVC algorithms — are efficient for compression of S-EMG signals. Finally, we quantitatively compare the performance of these algorithms with the S-EMG encoders proposed by Norris et al. (2001) and Berger et al. (2006).
Descrição: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2014.
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