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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/31309
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Title: Compressão de sinais de S-EMG em abordagens 1D E 2D
Other Titles: S-EMG signal compression in 1D and 2D approaches
Authors: Trabuco, Marcel Henrique
Orientador(es):: Nascimento, Francisco Assis de Oliveira
Assunto:: Eletromiografia de superfície
Compressão de dados
Algoritmos
Issue Date: 27-Feb-2018
Citation: TRABUCO, Marcel Henrique. Compressão de sinais de S-EMG em abordagens 1D E 2D. 2017. xxvi, 170 f., il. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas Eletrônicos e Automação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.
Abstract: O objetivo desta tese de doutorado é o desenvolvimento de algoritmos de compressão de sinais de eletromiografia de superfície (S-EMG, do inglês Surface Electromyography) arranjados de forma unidimensional (1D) e bidimensional (2D). Os algoritmos 1D são baseados em Transformada de Wavelet e na alocação de bits por sub-bandas do espaço transformado 1D. Cinco perfis distintos de alocação são propostos: exponencial, linear, raiz-quadrática, tangente hiperbólica e logarítmico, todos decrescentes. Os quatro primeiros possuem comportamento fixo, o último, possui comportamento adaptativo. Os algoritmos 2D geram uma representação bidimensional do sinal de S-EMG a partir da segmentação do sinal 1D e são divididos em três grupos: 1) Contêm os algoritmos de compressão baseados em Transformada Wavelet 2D e na alocação de bits por sub-bandas do espaço transformado 2D. 2) Contêm os algoritmos de compressão baseados em Transformada Wavelet 2D, no reordenamento adaptativo do espaço transformado e na alocação de bits pelo perfil tangente hiperbólico. E por fim, 3) Composto pelos algoritmos baseados no codificador de vídeo HEVC aplicados a uma imagem do sinal de S-EMG gerada por reordenação simples ou baseada no recorte adaptativo entre duas contrações musculares consecutivas. Os algoritmos são testados com bancos de sinais reais dinâmicos e isométricos e o desempenho é avaliado por métricas objetivas. Ademais, são realizadas comparações de desempenho entre os algoritmos propostos e por outros algoritmos relatados na literatura. Os algoritmos propostos se mostram promissores por serem superiores aos outros algoritmos comparados quando o fator de compressão é menor que 90% para protocolo isométrico e em toda faixa de fator de compressão para o protocolo dinâmico.
Abstract: The aim of this PhD thesis is the design of compression algorithms for Surface Eletromyography (S-EMG) signals arranged one-dimensional (1D) and bi-dimensional mode. The 1D algorithms are based in Wavelet Transform and the bits allocation by subbands of the transformed space 1D. Five distinct allocation profiles are proposed: Exponential, linear, root-quadratic, hyperbolic and logarithmic tangent, all decreasing. The first four have static behavior, the latter has adaptive behavior. The 2D algorithms generate a bi-dimensional representation of the S-EMG signal from the 1D signal segmentation and are divided into three groups: 1) This group contains the compression algorithms based on Wavelet Transform 2D and the bits allocation by
Description: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017.
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