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Bovo, Daniele (2017) Analisi indipendente dal soggetto di segnali sEMG per il controllo multi-giunto di una mano robotica. [Magistrali biennali]

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Abstract

In questo elaborato vengono seguiti passo dopo passo lo sviluppo e l'analisi di un algoritmo per la selezione dei migliori canali di un sistema di elettromiografia superficiale (sEMG) da fornire in ingresso ad un modello probabilistico Gaussian Mixture Model (GMM). Esso verrà allenato con i segnali relativi ai canali del sottoinsieme ottimale specificato dall'algoritmo e con gli angoli assunti nel tempo dai giunti coinvolti nel movimento

Tipologia del documento:Magistrali biennali
Parole chiave:elettromiografia, ninapro, multi-giunto, algoritmo, sEMG, GMM, Gaussian Mixture Model, regressione, mano, robotica
Settori scientifico-disciplinari del MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni
Codice ID:54609
Relatore:Menegatti, Emanuele
Data della tesi:13 Aprile 2017
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca Interdipartimentale di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:

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