Reconhecimento de padrões em movimentos de extensão dos dedos da mão utilizando dados coletados por redes de bragg em fibras óticas

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Autor(es): dc.contributorDreyer, Uilian José-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0001-9720-4410-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/6015434912116988-
Autor(es): dc.contributorLazzaretti, André Eugênio-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0003-1861-3369-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/7649611874688878-
Autor(es): dc.contributorRodríguez Díaz, Camilo Arturo-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0001-9657-5076-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/2410092083336272-
Autor(es): dc.contributorMendes Júnior, José Jair Alves-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0001-5578-7734-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/1920188611669631-
Autor(es): dc.contributorDreyer, Uilian José-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0001-9720-4410-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/6015434912116988-
Autor(es): dc.creatorRialto Júnior, Péricles Valera-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-29T11:59:55Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-29T11:59:55Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-10-31-
Data de envio: dc.date.issued2024-10-31-
Data de envio: dc.date.issued2024-09-27-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35326-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1087126-
Descrição: dc.descriptionResearch and development of optical sensors have gained significant attention in recent years. The ability to multiplex sensors within a single optical fiber, the reduced volume, and immunity to electromagnetic interference are some factors contributing to the popularization of this technology. In this context, this dissertation aims to apply two FBG sensors as strain gauges to capture signals representing forearm muscle deformation caused by individual extension movements of each finger. These signals can, in the future, be used for the treatment and better understanding of muscle injuries, as well as for the control of intelligent prosthetics. The signals were then processed and analyzed to find features that could distinguish them from each other, using pattern recognition techniques. Four classifiers - Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, and k-Nearest Neighbors - were trained with twelve hundred finger extension movements, and, in the end, the direct relationship between the classifiers’ accuracy - their combination achieved 92.2.-
Descrição: dc.descriptionA pesquisa e o desenvolvimento de sensores óticos têm ganhado muita atenção nos últimos anos. A capacidade de multiplexação de sensores em uma mesma fibra ótica, o volume reduzido e a imunidade a interferências eletromagnéticas são alguns dos fatores que contribuem para a popularização da aplicação dessa tecnologia. Dentro desse contexto, esta dissertação busca aplicar dois sensores FBG como strain gauges com a finalidade de capturar sinais que representam a deformação muscular do antebraço causada por movimentos de extensão individual de cada um dos dedos da mão. Esses sinais podem, futuramente, ser utilizados para o tratamento e a melhor compreensão de lesões musculares, bem como para o controle de próteses inteligentes. Os sinais foram, então, tratados e analisados com o intuito de encontrar características que possam distinguilos entre si, utilizando técnicas de reconhecimento de padrões. Quatro classificadores — Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest e k-Nearest Neighbors — foram treinados com mil e duzentos movimentos de extensão dos dedos da mão e, ao final, pôdese comprovar a relação direta entre o acerto dos classificadores — a combinação deles alcançou 92,2% de acerto — e a musculatura do antebraço, mostrando que sensores FBG podem ser uma excelente alternativa às técnicas convencionais, como a eletromiografia, para análise de sinais biomecânicos.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCuritiba-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Sistemas de Energia-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas de reconhecimento de padrões-
Palavras-chave: dc.subjectDispositivos optoeletrônicos-
Palavras-chave: dc.subjectDetectores ópticos-
Palavras-chave: dc.subjectRedes de Bragg-
Palavras-chave: dc.subjectDedos - Movimentos-
Palavras-chave: dc.subjectBiomecânica-
Palavras-chave: dc.subjectAntebraços-
Palavras-chave: dc.subjectPattern recognition systems-
Palavras-chave: dc.subjectOptoelectronic devices-
Palavras-chave: dc.subjectOptical detectors-
Palavras-chave: dc.subjectBragg gratings-
Palavras-chave: dc.subjectFingers - Movements-
Palavras-chave: dc.subjectBiomechanics-
Palavras-chave: dc.subjectForearm-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA-
Palavras-chave: dc.subjectEngenharia Elétrica-
Título: dc.titleReconhecimento de padrões em movimentos de extensão dos dedos da mão utilizando dados coletados por redes de bragg em fibras óticas-
Título: dc.titlePattern recognition in hand finger extension movements using data collected by bragg gratings in optical fibers-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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