RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis T1 Estudio de sistemas inerciales en el seguimiento de terapias rehabilitadoras basadas en Machine Learning A1 Martínez Parra, Andrea K1 IMU K1 Machine learning K1 Algoritmos K1 Detección K1 UKF (Unscented Kalman Filter) K1 Algorithms K1 Detection K1 Telecomunicaciones K1 Telecommunication AB 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 %. YR 2021 FD 2021 LK http://hdl.handle.net/10017/46787 UL http://hdl.handle.net/10017/46787 LA spa DS MINDS@UW RD 29-mar-2024