Redução de Dimensionalidade para Reconhecimento de Padrões Eletromiográficos de Movimentos dos Dedos da Mão - Rezende, Ana Cláudia; Corrêa, Henrique; Vieira, Flávio Henrique (Anais da Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO); 2020: Anais da VIII Escola Regional de Informática de Goiás, 2020)
O reconhecimento de padrões de sinais eletromiográficos (EMG) é ferramenta importante na detecção de anormalidades e controle de próteses. Ademais, a projeção dos dados e redução de dimensionalidade atuam diretamente na classificação, que pode auxiliar no reconhecimento de padrões. Propõe-se a implementação e análise comparativa dos métodos análise discriminante linear (LDA) e análise de componentes principais (PCA), em conjunto com o classificador probabilístico K-vizinho mais próximo (KNN), para classi- ficação de uma base de dados de sinais EMG de movimentos dos dedos da mão. Resultados apontam melhor desempenho do PCA em conjunto com o KNN na redução de dimensionalidade e classificação dos sinais EMG.