Classificazione del segnale sEMG tramite pattern recognition per il controllo del giunto della spalla di una protesi attiva di arto superiore

Questo lavoro di tesi si focalizza sull’acquisizione, l’elaborazione e sulla progettazione e implementazione di un sistema di classificazione del segnale mioelettrico di superficie per il controllo del giunto della spalla di una protesi attiva di arto superiore. La tesi ha più obiettivi: il primo è di fornire una panoramica dello stato dell’arte delle soluzioni protesiche di arto superiore, sia a livello generale, sia più specificatamente per la disarticolazione della spalla. Il secondo obiettivo è quello di presentare un’ampia descrizione di quanto è esistente in letteratura circa il metodo di classificazione basato sulla Pattern Recognition per il controllo di protesi di arto superiore; ciò è funzionale al terzo obiettivo, che consiste nel valutare la migliore tecnica di elaborazione del segnale sEMG, tra diversi metodi estrapolati da quelli che hanno presentato i migliori risultati in letteratura. Tale valutazione viene effettuata in termini di accuratezza della discriminazione tra un dato set di classi di movimento, per la specifica applicazione. Il quarto e ultimo obiettivo consta nel valutare se la riduzione del numero di canali di acquisizione sEMG comporti delle variazioni nelle performance di classificazione.