Diseño de aplicación para identificación del fallo muscular en el bíceps partiendo de la señal de electromiografía

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Resumen

En este proyecto se ha abordado el desarrollo de una interfaz destinada a la descripción de la señal electromiográfica EMG del músculo bíceps y su comportamiento en los estados de contracción y relajación. Para ello, se obtiene un banco de medida en tiempo real junto con sensores de montajes superficiales para la adquisición de la señal mediante técnicas de procesado de señal digital. Además, se realiza el diseño de una interfaz gráfica que permite visualizar distintos estados de los músculos a partir de sus características electromiográficas. Este trabajo facilita el análisis de las diferencias de las magnitudes intrínsecas del músculo en el deporte y los laborales de rehabilitación. Por otro lado, los resultados adquiridos presentan una variación clara de la amplitud de la señal en los diferentes estados musculares, con un error de caracterización en torno al margen del 5 %. Además, con esta interfaz, la comparativa de pacientes en formación y capacitación docente en la gestión vía control electromiográfico se ha facilitado.

Descripción

Abstract

This project focused on the design of an interface for the characterization of the electromyography (EMG) signal of the biceps muscle in contraction and relaxation states. A realtime acquisition board was implemented alongside surface-mounted sensors to capture the signal, which was processed using digital signal processing techniques. A graphical interface was designed to visualize the different muscle states based on the recorded electromyographic activity, facilitating its analysis in sports training and rehabilitation. The obtained results show a clear variation in signal amplitude across different muscle states, with an error margin below 5% in the characterization. This development is expected to contribute to the optimization of medical and sports procedures, enabling more precise monitoring of fatigue and muscle failure.

Palabras clave

Electromiografía, Procesamiento digital de señales, Interfaz gráfica, Entrenamiento deportivo, Rehabilitación

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