Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document :
https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/6123
Titre: | Análisis y Predicción de señales EMG para la interpretación de la comunicación humana para Individuos con Discapacidad (Parálisis Cerebral Discinética) |
Auteur(s): | Mendez Mota, Sergio Ezequiel%1006377 |
metadata.dc.subject.other: | Señales EMG, interpretación de comunicación humana |
Date de publication: | 2022-05-19 |
Editeur: | Tecnológico Nacional de México |
metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Tijuana |
Description: | Los problemas musculares para las personas discapacitadas son algo común de hoy en día, ya que para ciertas personas que padecen este problema, por problemas de motricidad, la compresión de los nervios o lesiones, la distrofia muscular, entre otros. Entonces para ello, una técnica utilizada para el estudio de los problemas musculares es la electromiografía (EMG) que nos provee información que ayuda y sirve a conocer el estado funcional de los músculos de acuerdo a los potenciales eléctricos generados por células de los músculos durante el momento de flexión y extensión, para ello, el poder interpretar los miles de datos digitalizados es difícil. Por tal motivo en este trabajo se describen la teoría, metodología y los resultados obtenidos al aplicar etapas del proceso de Información de Datos en una base de datos para el procesamiento de datos, sus características, clasificación de señales y evaluación de resultados |
metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Collection(s) : | MAESTRÍA EN TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN |
Fichier(s) constituant ce document :
Fichier | Description | Taille | Format | |
---|---|---|---|---|
Tesis Sergio Ezequiel Mendez Mota.pdf Accès limité | 4.66 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir Demander une copie | |
Cesión de derechos Sergio Ezequiel Mendez Mota-4.pdf Accès limité | 72.99 kB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir Demander une copie |
Ce document est protégé par copyright |
Ce document est autorisé sous une licence de type Licence Creative Commons