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Análise de Impulsos Elétricos Musculares com Inteligência Artificial: Realizando Classificação de Sinais de Eletromiografia Para Estimar Força de Preensão Palmar
Angelo L. B. Rodem; Geovani R. Scolaro (Autor)
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· Tapa Blanda
Análise de Impulsos Elétricos Musculares com Inteligência Artificial: Realizando Classificação de Sinais de Eletromiografia Para Estimar Força de Preensão Palmar - Angelo L. B. Rodem; Geovani R. Scolaro
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Reseña del libro "Análise de Impulsos Elétricos Musculares com Inteligência Artificial: Realizando Classificação de Sinais de Eletromiografia Para Estimar Força de Preensão Palmar"
Devido à alta complexidade de pesquisa e produção, as próteses robóticas acabam se tornando difíceis de serem encontradas e extremamente caras devido a escassez. Este trabalho visa a esquematização e produção de um módulo estimador de força de preensão com custo reduzido, este, para ser usado em próteses robóticas permitindo um usuário controlar a força de pegada da prótese, sem que o custo da mesma aumente significativamente pela presença deste módulo. Para treinar a rede neural foi necessário produzir um sistema de eletromiografia que captura sinais de atividade muscular, e um dinamômetro eletrônico que mensura a força produzida pela mão do paciente, ambos usados para criar um conjunto de treino contendo o sinal de eletromiografia junto a força produzida no momento da captura.
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