Compressão de sinais eletromiográficos usando codificador multitaxa preditivo adaptativo

Abstract

O desenvolvimento de codificadores de voz altamente eficientes tem despertado o interesse na sua utilização em outros tipos de sinal, tais como os sinais eletrofisiológicos. Este trabalho avalia o codec AMR-ACELP, desenvolvido para a telefonia celular de terceira geração, e propõe alterações que melhoram seu desempenho na compressão de sinais de eletromiografia, considerando a qualidade objetiva do sinal reconstruído. Tais alterações foram utilizadas em diversos novos modos de operação do codec que foram avaliados usando sinais de EMG isométricos. Obtiveram-se taxas de compressão entre 81,4% e 90,3%, e um erro quadrático médio mínimo de 1,81%. Verificou-se que a qualidade objetivamente medida do sinal aumenta com a exclusão dos elementos de enriquecimento da qualidade subjetiva e do dicionário adaptativo e com a inclusão de um segundo dicionário fixo. Os resultados foram compatíveis, em termos de erro e taxa de compressão, com trabalhos anteriores sobre compressão de EMG sob condições similares, usando wavelets ou o codec AMR. Diversos dos novos modos mostraram-se mais eficientes, pelos critérios apresentados, que o trabalho anterior utilizando AMR. ___________________________________________________________________________________________ ABSTRACT

The development of highly efficient speech codecs has raised the interest in their use in other types of signal, such as electrophysiological ones. This study evaluates the AMRACELP codec, developed for third generation mobile telephony, and proposes changes to improve its performance in compression of electromyographical signals, considering the objective quality of reconstructed signal. Such changes were used in several new modes of operation of the codec, which was evaluated using EMG signals from isometric contractions. There were obtained compression rates from 81.4% to 90.3%, and a minimum mean square error of 1.81%. It was found that the objectively measured quality of the signal increases with the exclusion of the elements of subjective quality enhancement and the adaptive dictionary and with the inclusion of a second fixed dictionary. The results are consistent, in terms of compression rate and error, with previous works on compression of EMG under similar conditions, using wavelets or the AMR codec. Some of the new modes were more efficient, under the mentioned criteria, than the previous work using AMR.