Browsing by Author "Moreira, Filipa Baptista"
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- Controlo de próteses multifuncionais através da simulação de sinais mioelétricosPublication . Moreira, Filipa Baptista; Calado, Maria do Rosário AlvesA amputação de um membro pode ter várias causas, nomeadamente acidentes de trabalho e viação, ferimentos por armas de fogo ou congelamento. A utilização de próteses difere consideravelmente em diferentes países. Este trabalho surgiu com o objetivo de se estudar o funcionamento das próteses mioelétricas. De um voluntário do sexo feminino foram recolhidos os dados (sinais mioelétricos). Testaram-se dois movimentos: abrir e fechar a mão. Os dados foram obtidos através de elétrodos de superfície colocados sobre a pele do voluntário e ligados a um sistema eletrónico de aquisição adequado a sinais fisiológicos ("PowerLab/4st" da ADInstruments). Aos dados adquiridos foi posteriormente realizada a extração de características e a sua classificação. Recorrendo ao software Matlab foi realizada a extração de ruído, a extração de características e a classificação dos sinais recolhidos. Para a extração de ruído e extração de características do sinal foi utilizada a Wavelet Packet Toolbox que aplicava a Transformada Wavelet Packet. Para a classificação foram estudadas e comparadas duas técnicas de classificação: Redes Neuronais e Máquinas de Vetores de Suporte. Para isso foram utilizadas a Neural Pattern Recognition Toolbox e Classification Learner Toolbox, respetivamente. O classificador de Redes Neuronais utiliza um vetor de target (vetor constituído apenas por zeros e uns) para classificar o sinal. O classificador de Máquinas de Vetores de Suporte utiliza um modelo de classificação para classificar os sinais. Comparando os dois classificadores, a Máquina de Vetores de Suporte apresenta melhores resultados relativamente ao classificador das Redes Neuronais.