Processamento embarcado de sinais mioelétricos aplicado ao controle de próteses de mão

Nível educacional (dc.audience.educationLevel)Graduaçãopt_BR
Orientador(a) (dc.contributor.advisor)Souza, João Olegário de Oliveira de
Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes)http://lattes.cnpq.br/4888175103572971pt_BR
Autor(a) (dc.contributor.author)Mirovski, Jonas Miguel Stanislau Beal
Curso (dc.curso)Engenharia Eletrônicapt_BR
Data de Disponibilização (dc.date.accessioned)2022-06-20T12:26:10Z
dc.date.available (dc.date.available)2022-06-20T12:26:10Z
Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued)2018-11-28
Resumo (dc.description.resumo)Apesar dos constantes avanços no desenvolvimento de próteses com sistemas microprocessados, as próteses de membros superiores ainda não são capazes de suprir com satisfação as funções de um membro natural. Evoluções recentes no campo do aprendizado de máquina e inteligência artificial, além da divulgação pública de bancos de dados de sinais mioelétricos, promovem novos sistemas capazes de controlar próteses multifunção com cada vez mais confiança. Nesse trabalho são utilizadas técnicas de aprendizado de máquina em cima do banco de dados público Ninapro (Non-Invasive Adaptive Hand Prosthetics) visando a correta classificação de movimentos para controle de uma prótese mioelétrica de mão. É utilizado o algoritmo de redes neurais, sendo apresentado todo o seu desenvolvimento, ajuste de parâmetros, validação e teste. O sistema é posteriormente embarcado em uma plataforma Raspberry PI Zero, sendo realizada também a análise de desempenho do classificador de forma numérica e gráfica, visando um melhor entendimento do funcionamento prático do mesmopt_BR
URI (dc.identifier.uri)http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/11688
Nome da instituição (dc.publisher)Universidade do Vale do Rio dos Sinospt_BR
Assunto (dc.subject)Prótese de mãopt_BR
Assunto (dc.subject)Sinal mioelétricopt_BR
Assunto (dc.subject)Redes neuraispt_BR
Assunto (dc.subject)Raspberry Pien
Título (dc.title)Processamento embarcado de sinais mioelétricos aplicado ao controle de próteses de mãopt_BR
Tipo de arquivo (dc.type)TCCpt_BR

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