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@article{Rodríguez-García_Dorantes Méndez_Mendoza-Gutiérrez_2017, title={Clasificación de EMG a través de Índices Lineales y No Lineales por medio de Redes Neuronales Artificiales}, volume={2}, url={https://www.memoriascnib.mx/index.php/memorias/article/view/139}, abstractNote={<p>En este trabajo se extrajeron índices lineales y no lineales de la señal de electromiografía (EMG) como: el Valor Cuadrático Medio (RMS), el Valor Medio Absoluto (MAV), la Integral, la Integral Cuadrada Simple (SSI) y la Entropía Aproximada (ApEn). La señal de EMG fue adquirida del músculo flexor radial del carpo y del músculo extensor de los dedos durante tres maniobras de flexión y extensión de la muñeca, considerando la máxima contracción voluntaria (MVC), el 50% de la MVC, y movimientos pasivos. Con los índices extraídos se diseñaron dos redes neuronales artificiales para clasificar flexión-extensión y flexión-extensión-relajación. Los resultados de desempeño de clasificación de las dos redes mostraron porcentajes de eficiencia de 91.4% y 94.7%, respectivamente, lo que implica que las redes neuronales tuvieron un buen desempeño con los índices lineales y no lineales extraídos de la señal de EMG.</p>}, number={1}, journal={Memorias del Congreso Nacional de Ingeniería Biomédica}, author={Rodríguez-García, M. E. and Dorantes Méndez, G. and Mendoza-Gutiérrez, M. O.}, year={2017}, month={ago.}, pages={386–389} }