Título:	Electromyographic signal processing using machine learning and entropy
Autor(es):	Barbosa, Luiz José Lucas
Orientador(es):	Rocha, Adson Ferreira da
Assunto:	Sinal eletromiográfico Próteses de mão Reconhecimento de padrões Redes neurais Entropia
Data de publicação:	2-Jun-2021
Data de defesa:	26-Nov-2020
Referência:	BARBOSA, Luiz José Lucas. Electromyographic signal processing using machine learning and entropy. 2020. xxiv, 40 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica)—Brasília, 2020.
Abstract:	The electromyographic signal is used in several areas of Medicine and Biology andhas been an option increasingly explored to control robotic prostheses. Nowadays, sev-eral commercial hand- held prostheses use a sequential control mesh, which makes theprosthesis movement not so fluid and dependent on external sensors to execute move-ments. This work aimed to develop methods that use surface electromyography signals(sEMG) to enhance hand prostheses’ real-time control. The objective was to use meth-ods to extract characteristics, classify patterns in sEMG, and employ adaptive trainingto recognize hand movements with varying degrees of freedom, thus increasing user com-fort and giving naturalness to movement. The proposed methods allowed the effectiverecognition of hand movements through various strategies that allowed simplifying therecognition process and reduced the usual moving window length in the processing of thesEMG. The classifiers were developed and tested using the databases available on theOpen Source BioPatRec platform; the language used for the algorithms was python,with the Scikit-learn [28], ScyPy and Tensorflow libraries’ aid. Several statistical indicators have been applied to assess pattern recognition, both offline and online,and the results have shown significant improvement in the process of real-time patternrecognition, suggesting that the methods have good potential for future use in roboticprostheses.
Unidade Acadêmica:	Faculdade de Ciências e Tecnologias em Engenharia (FCTE) – Campus UnB Gama
Informações adicionais:	Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2020.
Programa de pós-graduação:	Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica
Licença:	A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
Agência financiadora:	Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).
Aparece nas coleções:	Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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