PROTÓTIPO DE AQUISIÇÃO DE SINAIS ELETROMIOGRÁFICOS PARA IDENTIFICAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE EVENTOS MUSCULARES

O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um protótipo para
aquisição de sinais mioelétricos (EMG) de baixo custo, para viabilizar o
desenvolvimento de aplicações neuroprostéticas. Foram desenvolvidos um
conjunto de módulos em hardware para transdução, amplificação e
condicionamento dos sinais elétricos musculares, de modo a tornar suas
características elétricas adequadas para a posterior etapa de conversão
analógico-digital (AD). Uma série de algoritmos de processamento digital de
sinais (DSP) são implementados para a obtenção dos parâmetros e variáveis
eletro-físicas relacionadas ao comportamento da movimentação, da contração,
e caracterização da fadiga muscular (e.g. valores RMS e frequência mediana do
espectro de densidade de potência -FMED), bem como a adequada
apresentação gráfica do sinal de EMG, tanto no domínio do tempo quanto da
frequência. Por fim, é possível classificar e identificar eventos comportamentais
a partir de um algoritmo que utiliza o Operador de Energia de Teager-Kaiser
(TKEO) para a identificação de eventos musculares.