CT - TCC - Engenharia Biomédica
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TCC Sistema de Eletromiografia Adaptado - SEMA(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-01-10) Zaccharias, Eduardo Garcia; Nagem, Danilo Alves Pinto; 0000-0003-4828-1107; http://lattes.cnpq.br/5934458385325202; 0000-0002-7087-4462; http://lattes.cnpq.br/3287997803745444; Nunes Netto, Severino Peixoto; http://lattes.cnpq.br/5444255427158710; Barbalho, Ingridy Marina Pierre; 0000-0001-5696-4114; http://lattes.cnpq.br/5070085056815659A eletromiografia de superfície tem se consolidado como uma importante ferramenta para o estudo da atividade muscular, com aplicações em áreas como reabilitação, desenvolvimento de dispositivos assistivos, interfaces Homem-Máquina para controle de Órteses e Próteses ativas, controle baseados em movimentos e realidade aumentada. Diante disso, o presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de aquisição, processamento e análise de sinais de eletromiografia de superfície. O sistema proposto é composto de dois canais independentes, contendo um amplificador de instrumentação com ganho calculado em 300 vezes, filtros passa-alta e passa-baixa com frequências de corte calculadas entre 5 Hz e 500 Hz, e um microcontrolador ESP32, que processa os sinais captados e os disponibiliza em um servidor HTTP para download e uma interface gráfica no MATLAB que permite a análise dos sinais adquiridos, implementando funções como: Raiz quadrática média e Valor retificado médio, média móvel e filtro mediano, envelope linear, frequências médias, frequências medianas e índices de frequências, Integração numérica e cumulativa, Autocorrelação, Normalização em Amplitude, Adição de Zeros e Filtragem Digital. Os testes realizados mostraram um ganho de amplificação de 302 vezes o sinal de entrada e filtragens entre 4,45 Hz e 460.23 Hz, tendo como coleta de dados, quatro contrações do bíceps em um intervalo de 10 segundos. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade do sistema para estudos de atividade neuromuscular. O sistema possibilita análises avançadas, como a identificação de padrões temporais e espectrais do sinal EMGS, destacando-se pelo custo acessível, simplicidade de uso e integração de hardware e software.