Valutazione delle features descrittive della qualità del segnale EMG per gesture recognition

L’elettromiografia superficiale (sEMG) è una tecnica non invasiva utilizzata per misurare e valutare l’attività elettrica del muscolo scheletrico. Largamente utilizzata come strumento di diagnostica, negli ultimi decenni ha avuto una notevole affermazione nel campo della human-computer interaction (HCI) [9]. Il segnale elettromiografico (EMG), è un segnale fisiologico che permette la rilevazione di pattern di attività muscolare. Questa tesi propone un approccio ibrido per la valutazione della qualità del segnale EMG, basato sull’estrazione e sull’osservazione di determinate caratteristiche descrittive (features) del segnale stesso. Gli elettrodi sono posti in una configurazione tale da permettere l’acquisizione del segnale da siti del polso e dell’avambraccio e, le features successivamente estratte, vengono valutate tramite metodi statistici quali media e standard deviation. Le conclusioni sono state confrontate con alcuni risultati riportati in letteratura che provano l’applicabilità del metodo proposto in questo lavoro.