Calibración Automática en Filtros Adaptativos para el Procesamiento de Señales EMG

Abstract

En este trabajo se propone un filtrado adaptativo que incluye una etapa de calibración automática para la adquisición de señales EMG (Electromiografía). Se propone una técnica innovadora llamada “calibración automática” para minimizar el ruido provocado por el contacto de la piel con los sensores utilizados (electrodos) en condiciones de actividad física. Se utiliza filtrado adaptativo considerando que tanto la actividad física como la sudoración en personas son factores que alteran las condiciones de medición. La experimentación se ha realizado con personas que han desarrollado actividad física con diferentes condiciones de esfuerzo. Se ha utilizado la mejora relativa de la relación señal-ruido (RI-SNR) para comparar la técnica propuesta con filtros adaptativos que usan “ruido blanco” como señal de referencia. Este trabajo estuvo enfocado en los estimadores: Wiener, LMS y RLS, con mediciones realizadas antes y después de la actividad física. La técnica propuesta presenta una mejora de hasta un 45,49%, comparada con la correspondiente que utiliza “ruido blanco” para la calibración.