• Repositorio Institucional Universidad de Pamplona
  • Trabajos de pregrado y especialización
  • Facultad de Ingenierías y Arquitectura
  • Ingeniería Electrónica
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    Campo DC Valor Lengua/Idioma
    dc.contributor.authorMontes Romero, Ricardo Alfonso.-
    dc.date.accessioned2022-12-12T17:23:30Z-
    dc.date.available2020-03-19-
    dc.date.available2022-12-12T17:23:30Z-
    dc.date.issued2020-
    dc.identifier.citationMontes Moreno, R. A. (2019). Clasificación de señales electro-oculográficas para el control de una pinza mecánica usando máquinas de soporte vectorial y lenguaje de programación PYTHON [Trabajo de Grado Pregrado, Universidad de Pamplona]. Repositorio Hulago Universidad de Pamplona. http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/5280es_CO
    dc.identifier.urihttp://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/5280-
    dc.descriptionDentro del grupo de señales bio-eléctricas existe un tipo que se genera sobre los músculos relacionados con el movimiento de los ojos, las cuales pueden ser aprovechadas para la activación de piezas mecánicas y electrónicas que entreguen la capacidad de efectuar acciones a los pacientes con pérdida de extremidades, mediante el procesamiento de señales y métodos de clasificación sobre el lenguaje de programación Python. Las técnicas de extracción de características entregan un sin número de opciones que permiten realzar las zonas de interés para cada uno de los movimientos oculares, se clasificaron los siguientes movimientos: mirada a la derecha, mirada a la izquierda, guiño ojo derecho, guiño ojo izquierdo, doble guiño ojo derecho y se parametrizaran a una pinza mecánica que otorgue la capacidad prensil al usuario, logrando que el usuario pueda desempeñar tareas en un entorno personal, académico y profesional. las técnicas que mejores resultados mostraron en este articulo son líneas de nivel, conteo de crestas, transformada wavelet, energía, normalización, adicción de características. Todas estas técnicas fueron aplicadas para mejorar el porcentaje de clasificación de la máquina de soporte vectorial (de ahora en adelante SVM), para el entrenamiento de la SVM se registraron 30 señales por movimientos de las cuales 15 se usaron para entrenar y 15 para clasificar obteniendo así un porcentaje de clasificación del 97.78%.es_CO
    dc.description.abstractInside the group of bio-electrical signals there is a type that is generated on the muscles related to the eyes movement, which can be used for the activation of mechanical and electronic parts that let the ability to realize actions to patients with loss of extremities, by use signal processing and classification methods on the Python programming language. The features extraction techniques provide a number of options that allow to enhance the areas of interest for each of the eye movements, the following movements will be classified: look to the right, look to the left, wink right eye, wink left eye , double wink right eye and will be parametrized to a mechanical clamp that gives the user prehensile ability, making it possible for the user to perform tasks in a personal, academic and professional environment. The techniques that showed the best results in this work are level lines, peak counting, wavelet transform, energy, normalization, feature addiction. All these techniques were applied to improve the classification percentage of the vector support machine (from now on SVM), for the training of the SVM 30 signals were recorded by movements of which 15 were used to train and 15 to classify obtaining thus a classification percentage of 97.78%.es_CO
    dc.format.extent14es_CO
    dc.format.mimetypeapplication/pdfes_CO
    dc.language.isoeses_CO
    dc.publisherUniversidad de Pamplona- Facultad de Ingenierías y Arquitectura.es_CO
    dc.subjectDiscapacidad,es_CO
    dc.subjectElectro-oculográfias.es_CO
    dc.subjectEOG pinza robótica.es_CO
    dc.subjectMáquinas de soporte vectorial.es_CO
    dc.subjectPython.es_CO
    dc.titleClasificación de señales electro-oculográficas para el control de una pinza mecánica usando máquinas de soporte vectorial y lenguaje de programación PYTHON.es_CO
    dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fes_CO
    dc.date.accepted2019-12-19-
    dc.relation.referencesAddison, P.,(2002). The Illustrated Wavelet Transform Handbook: introductory theory and applications in science, engineering, medicine and finance , Institute of Physics Publishing , Taylor & Francis , USA.es_CO
    dc.relation.referencesAlvarado, L. (2014). La discapacidad: un problema físico y social. Retrieved from https://medium.com/desarrollo-social-y-economico/la-discapacidad-un-problema-fisico-y-social a695cb34a039es_CO
    dc.relation.referencesAstafeva , N.M.(1996). Wavelet analysis: basic theory and some applications , Physics-Uspekhi, Vol. 39, No 11, 1085-1108 .es_CO
    dc.relation.referencesBetancourt, G. A. (2005). Las máquinas de soporte vectorial (SVMs). Scientia et technica, 1(27).es_CO
    dc.relation.referencesCarletti, E. J. (2007). Comunicación--Bus I 2 C. Robots Argentina.es_CO
    dc.relation.referencesCanal, M.R.,(2008). Comparison of Wavelet and Short Time Fourier Transform Methods in the Analysis of EMG Signals , J Med Syst, 34, 91-94 .es_CO
    dc.relation.referencesCastro, P. S., Cantón, I. C., & others. (2014). Filtros No Lineales. Tlatemoani, (17).es_CO
    dc.relation.referencesChávez Romero, Á. P. (2003). Diseño y construcción de un sistema de adquisición de datos para el análisis de los electrooculogramas (Bachelor's thesis, Quito: EPN, 2003.).es_CO
    dc.relation.referencesDevices, A. (1999). AD620 Low Cost, Low Power Instrumentation Amplifier. Online] Www. Datasheetcatalog. Com.[Online], 1–20. Retrieved from http://scholar.google.com/scholar?hl=en&btnG=Search&q=intitle:Low+Cost+Low+Power+Instrumentation+Amplifi er+AD620#0es_CO
    dc.relation.referencesDicola, T. (2019). Python y CircuitPython. Retrieved from https://learn.adafruit.com/assets/58680es_CO
    dc.relation.referencesGarcía Alejo, N. (2004). La ciencia, los avances tecnológicos y la calidad de vida. 3. Retrieved from www2.ib.edu.ar/becaib/bib2004/Finalistas/AlejoGarcia.pdfes_CO
    dc.relation.referencesITead Studio. (2010). Hc-05 Bluetooth Module. Datasheet, 1.es_CO
    dc.relation.referencesL. Acuña, A. V Torre, I. Moromi, and F. García. (2014). “Uso de las Redes Neuronales Artificiales en el Modelado del Ensayo de Resistencia a Compresión de Concreto de Construcción según la Norma ASTM C39/C 39M,”es_CO
    dc.relation.referencesMahecha, D., Lozano, F., & García, E. (2008). Control de mouse através de señales EOG y algoritmos de boosting. In Memorias del XIII simposio de Tratamiento de Senales, Imágenes y Visión Artificial (STSIVA 2008) (Vol. 2, pp. 57-60).es_CO
    dc.relation.referencesMartínez, A., Z., Pineda y A. Ramos (2010). Ocultamiento del mensaje de señales de voz usando la transformada de ondita Haar discreta , Información Tecnológica, Vol. 21 (3), 135-140.es_CO
    dc.relation.referencesMinSalud. (2018). Sala situacional de Personas con Discapacidad (Nacional). Minsalud, 56 p. Retrieved from https://www.minsalud.gov.co/sites/rid/Lists/BibliotecaDigital/RIDE/DE/PS/sala-situacional-discapacidad-junio 2018.pdf%0Ahttp://ondiscapacidad.minsalud.gov.co/Documentos compartidos/sala-situacional-discapacidad febrero-2018.pdf%0Ahttps://www.minsalud.goves_CO
    dc.relation.referencesMiyara, F. (2004). Filtros activos. E-Book, Rosario: Universidad Nacional de Rosarioes_CO
    dc.relation.referencesPereira, J., Senatore, A., Touya, A., De Lima, J., Soler, R., & Simini, F. (2011). Determinación de la orientación del ojo mediante procesamiento del electrooculograma. pubblication Revista Argentina de Bioingeniería SABIes_CO
    dc.relation.referencesPosada, L., & Cabrera, M. (2015). Control del movimiento de un vehículo a control remoto a través de señales EOG.es_CO
    dc.relation.referencesTeran, D. (2017). Bioingenieria.es_CO
    dc.relation.referencesTexas Instruments. (2009). Ads1113/Ads1114/Ads1115. Datasheet. Retrieved from http://www.ti.com/lit/ds/symlink/ads1115.pdfes_CO
    dc.relation.referencesWalker, J. S., A. (2008). Primer on Wavelets and their Scientific Applications , Studies in Advanced Mathematics, Segunda edición, Chapman & Hall/CRC, USAes_CO
    dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2es_CO
    dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1es_CO
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