Compressão de sinais de eletromiografia explorando correlação bidimensional

Abstract

Nesta pesquisa é apresentada uma análise da correlação bidimensional de sinais eletromiográficos de superfície obtidos a partir de esforços isométricos e isotônicos. Para tanto, cada sinal foi segmentado em janelas contíguas e estas então concatenadas a fim de produzir uma matriz bidimensional. O tamanho dessas janelas foi variado para que se pudesse avaliar a sua influência no cálculo do coeficiente de correlação entre um sub-bloco contendo a maior parte do sinal, deslocado ao longo das amostras e ao longo das janelas, e a própria matriz bidimensional. Observada uma correlação bidimensional nas matrizes assim construídas, foi implementado um algoritmo de compressão de sinais de eletromiografia de superfície baseado em um método bastante eficiente para compressão de sinais bidimensionais, o JPEG2000. Apesar do JPEG2000 ser desenvolvido para comprimir imagens, observou-se que também pode ser usado para comprimir sinais eletromiográficos, tanto de contrações isométricas quanto de contrações isotônicas. Para sinais de eletromiografia de superfície obtidos durante contrações isométricas, o algoritmo proposto conseguiu fatores de compressão que vão de 75 a 90%, com uma raiz da diferença média percentual média na faixa de 3,75% to 13,7%. Para sinais de eletromiografia de superfície adquiridos de contrações isotônicas, o algoritmo produziu fatores de compressão de 75 a 90% com uma raiz da diferença média percentual média entre 3,4 e 7%. Os resultados da compressão usando JPEG2000 foram comparados com outros algoritmos baseados em transformada de wavelets. Este trabalho mostrou que a compressão pelo método proposto apresenta resultado compatível com os algoritmos apresentados na literatura, e, no caso de sinais isotônicos, para fatores de compressão acima de 80%, o seu resultado foi superior àqueles com os quais foi comparado. ________________________________________________________________________________________ ABSTRACT

In this research we present the analysis of two-dimensional correlation of surface electromyographic signals obtained from isometric and isotonic efforts. Thus, we splited each signal in contiguous windows and organize them to produce a two-dimensional matrix. The size of these windows was varied so that it could assess its influence in the calculation of the coefficient of correlation between a sub-block, moved along the samples and along the windows, containing most of the signal, and the image itself. Shown a correlation in these two-dimensional matrices well built, has been implemented na algorithm for compression of electromyographic signals based on a method that is very effective for the compression of still images, the JPEG2000 algorithm. Although the JPEG2000 codec is designed to compress images, was illustrated that it can also be used to compress surface electromyographic signals for both isotonic and isometric contractions. For surface electromyographic signals acquired during isometric contractions, the proposed algorithm provided compression factors ranging from 75 to 90%, with an average percentage root mean difference ranging from 3,75% to 13,7%. For the isotonic surface electromyographic signals, the algorithm provided compression factors ranging from 75 to 90%, with an average percentage root mean difference ranging from 3,4% to 7%. The compression results using the JPEG2000 algorithm were compared to other algorithms based on the wavelet transform. This work has shown that the compression method proposed presents results compatible with the algorithms in the literature, and in the case of isotonic signals, for compression factors above 80%, the result was better than those compared with.