Borelli, Gabriele
(2017)
EMG activity detection and conduction velocity estimation from capacitive measurements.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Ingegneria elettronica [LM-DM270]
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Abstract
Lo sviluppo di strumenti robusti ed affidabili capaci di rilevare l’attività elettromiografica muscolare e valutare la forza richiesta al muscolo porterebbe notevoli avanzamenti nelle interfacce uomo-macchina. Le attuali soluzioni basate su elettromiografia non sono pratiche e sono utilizzabili solo da esperti. In primo luogo, è stato sviluppato un algoritmo off-line capace di rilevare in maniera affidabile l’attività elettromiografica attraverso misure contact-less, ed è stato testato con dati sperimentali. Le performance ottenute sono paragonabili a quelle di algoritmi basati su acquisizioni elettromiografiche a contatto diretto. Successivamente, è stato progettato e realizzato un sistema di acquisizione elettromiografica capacitivo basato su un vettore di sensori. Il sistema è composto dai sensori, una parte hardware ed una parte software. Le performance sono state indagate attraverso due diversi setup sperimentali. Nel primo caso, il sistema ha operato in linea con la teoria e con i sistemi di acquisizione elettromiografici facenti parte lo stato dell’arte. Nel secondo caso, fattori di influenza non controllati durante l’esperimento hanno intaccato le misure, i risultati non possono essere considerati statisticamente significativi. Le performance ottenute sono fortemente incoraggianti e ulteriori test sono necessari per provare l’efficacia e la robustezza del sistema progettato. Si è concluso che la rilevazione di attività elettromiografica e la valutazione della forza richiesta al muscolo siano grandezze possibili da stimare attraverso acquisizioni elettromiografiche contact-less, senza alcuna preparazione della cute, né calibrazioni manuali, né un accurato posizionamento degli elettrodi ed attraverso uno strato di tessuto.
Abstract
Lo sviluppo di strumenti robusti ed affidabili capaci di rilevare l’attività elettromiografica muscolare e valutare la forza richiesta al muscolo porterebbe notevoli avanzamenti nelle interfacce uomo-macchina. Le attuali soluzioni basate su elettromiografia non sono pratiche e sono utilizzabili solo da esperti. In primo luogo, è stato sviluppato un algoritmo off-line capace di rilevare in maniera affidabile l’attività elettromiografica attraverso misure contact-less, ed è stato testato con dati sperimentali. Le performance ottenute sono paragonabili a quelle di algoritmi basati su acquisizioni elettromiografiche a contatto diretto. Successivamente, è stato progettato e realizzato un sistema di acquisizione elettromiografica capacitivo basato su un vettore di sensori. Il sistema è composto dai sensori, una parte hardware ed una parte software. Le performance sono state indagate attraverso due diversi setup sperimentali. Nel primo caso, il sistema ha operato in linea con la teoria e con i sistemi di acquisizione elettromiografici facenti parte lo stato dell’arte. Nel secondo caso, fattori di influenza non controllati durante l’esperimento hanno intaccato le misure, i risultati non possono essere considerati statisticamente significativi. Le performance ottenute sono fortemente incoraggianti e ulteriori test sono necessari per provare l’efficacia e la robustezza del sistema progettato. Si è concluso che la rilevazione di attività elettromiografica e la valutazione della forza richiesta al muscolo siano grandezze possibili da stimare attraverso acquisizioni elettromiografiche contact-less, senza alcuna preparazione della cute, né calibrazioni manuali, né un accurato posizionamento degli elettrodi ed attraverso uno strato di tessuto.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Borelli, Gabriele
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
EMG activity detection,conduction velocity estimation,electromyography,contact-less EMG,capacitive measurements
Data di discussione della Tesi
25 Luglio 2017
URI
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Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Borelli, Gabriele
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
EMG activity detection,conduction velocity estimation,electromyography,contact-less EMG,capacitive measurements
Data di discussione della Tesi
25 Luglio 2017
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