%0 Journal Article 
%A Martínez Parra, Andrea
%T Estudio de sistemas inerciales en el seguimiento de terapias rehabilitadoras basadas en Machine Learning
%D 2021
%U http://hdl.handle.net/10017/46787
%X Este trabajo ha desarrollado y caracterizado una herramienta para monitorizar ejercicios físicos de terapias pautadas empleando los datos obtenidos de cuatro unidades de medida inercial (IMUs). La monitorización incluye la identificación del ejercicio entre un catálogo y su evaluación, entre bien o mal. Dicha clasificación se ha realizado mediante algoritmos de Machine Learning. Para este fin, se optimiza la posición y el número de IMUs empleadas. Además, se determina K-Nearest Neighbours como el clasificador más adecuado y el número de IMUs óptimo en dos, una por extremidad. Con ello, se obtienen exactitudes en identificación y evaluación del 99, 5 %.

%K IMU
%K Machine learning
%K Algoritmos
%K Detección
%K UKF (Unscented Kalman Filter)
%K Algorithms
%K Detection
%K Telecomunicaciones
%K Telecommunication
%~ Biblioteca Universidad de Alcala