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dc.contributor.advisorJiménez Martín, Ana 
dc.contributor.advisorGarcía de Villa, Sara 
dc.contributor.authorMartínez Parra, Andrea 
dc.date.accessioned2021-03-09T09:24:18Z
dc.date.available2021-03-09T09:24:18Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10017/46787
dc.description.abstractEste 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 %.es_ES
dc.description.abstractThis work has developed and characterized a tool to monitor physical exercises of paused therapies using the data obtained from four units of inertial measurement (IMUs). Monitoring includes identifying the exercise between a catalog and evaluating it, right or wrong. This classification was done using Machine Learning algorithms. For this purpose, the position and number of IMUs used is optimized. In addition, K-Nearest Neighbours is determined as the most suitable classifier and the optimal number of IMUs in two, one per limb. This results in accuracies in identification and evaluation of 99,5 %.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isospaen
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectIMUen
dc.subjectMachine learningen
dc.subjectAlgoritmoses_ES
dc.subjectDetecciónes_ES
dc.subjectUKF (Unscented Kalman Filter)en
dc.subjectAlgorithmsen
dc.subjectDetectionen
dc.titleEstudio de sistemas inerciales en el seguimiento de terapias rehabilitadoras basadas en Machine Learninges_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen
dc.subject.ecienciaTelecomunicacioneses_ES
dc.subject.ecienciaTelecommunicationen
dc.contributor.affiliationUniversidad de Alcalá. Escuela Politécnica Superiores_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionen
dc.description.degreeGrado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicaciónes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen


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