Pré-processamento de sinais de eletromiografia para extração de características e treinamento de modelos preditivos de fadiga muscular
Resumo
O estudo investiga o pré-processamento de sinais de EMG para detectar fadiga muscular (FM) e a eficácia de modelos de aprendizado de máquina na sua classificação. Foram extraídas características dos sinais, incluindo energia, frequência média (MNF) e frequência mediana (MDF), além de coeficientes da Transformada Wavelet Discreta (TWD) para captura de variações temporais e espectrais. Modelos K-Nearest Neighbors (KNN) e Random Forest (RF) foram treinados, variando hiperparâmetros para otimizar a classificação entre sinais com e sem FM.
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Publicado
2025-05-14
Como Citar
Fonseca Araujo, I. A., Santana de Melo, Y. M. ., R. dos S. Rocha, J. ., dos Santos Pereira, V., Diniz de Campos, A. G., & Arrais junior, E. (2025). Pré-processamento de sinais de eletromiografia para extração de características e treinamento de modelos preditivos de fadiga muscular. Anais Do Encontro De Computação Do Oeste Potiguar ECOP/UFERSA (ISSN 2526-7574), 1(8). Recuperado de https://revistacaatinga.com.br/ecop/article/view/14124
Edição
Seção
Short paper