| Summary: | Este artículo presenta un sistema que permite identificar de forma automática, en sujetos sanos, y haciendo uso de señales electromiográficas superficiales en estado estable, los siguientes movimientos básicos de la mano: apertura, cierre, flexión, extensión, pronación y supinación, incluyendo la condición de reposo. La discriminación de los diferentes movimientos se realiza a partir de una metodología modular de reconocimiento de patrones que incluye el uso de la transformada wavelet discreta, análisis de componentes principales y máquinas de soporte vectorial. La identificación fue realizada off-line cada 256 ms mediante una interfaz hardware-software conformada por un sistema de adquisición de señales de dos canales diferenciales y algoritmos programados en Matlab® y LabVIEW®. El sistema fue entrenado y evaluado para cinco sujetos de diferente género, edad y complexión física, obteniendo tasas de acierto de hasta el 99.25 %.
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