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http://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/30379| Título : | Sistema basado en Wearable Sensors e IoT para el monitoreo remoto del perfil biomecánico de una persona |
| Autor : | Calderón Córdova, Carlos Alberto Castillo Suárez, Miguel Adrián |
| Palabras clave : | Ecuador. Tesis digital. |
| Fecha de publicación : | 2022 |
| Citación : | Castillo Suárez, M. A. Calderón Córdova, C. A. (2022) Sistema basado en Wearable Sensors e IoT para el monitoreo remoto del perfil biomecánico de una persona [Tesis de Grado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/30379 |
| Resumen : | Abstract: The objective of this project is to develop a system based on Wearable Sensors and IoT for remote monitoring of a person's biomechanical profile. The hardware architecture of the implemented system is made up of: six OYMotion Gravity EMG sensors for the acquisition of myoelectric signals, a PulseSensor sensor for the acquisition of heart rate, and the Arduino MEGA 2560 development board for data digitization and transmission. These acquired data are transmitted to an application developed in Python that is responsible for displaying and storing the seven signals as a function of time. The software architecture of this application is made up of three modules: the data acquisition module, the data visualization module and the storage module. The device was evaluated on four test patients, who performed three exercises based on NIOSH recommendations. When analyzing the 84 signals acquired, it was concluded that the acquisition of the signals has the required sampling time, the duration time of constant data capture, and there are no data lost in the transfer. |
| Descripción : | Resumen: El objetivo del presente proyecto es desarrollar un sistema basado en Wearable Sensors e IoT para el monitoreo remoto del perfil biomecánico de una persona. La arquitectura hardware del sistema implementado está formada por: seis sensores OYMotion Gravity EMG para la adquisición de señales mioeléctricas, un sensor PulseSensor para la adquisición de la frecuencia cardíaca, y, la tarjeta de desarrollo Arduino MEGA 2560 para la digitalización y transmisión de datos. Estos datos adquiridos se transmiten a una aplicación desarrollada en Python que se encarga de visualizar y almacenar las siete señales en función del tiempo. La arquitectura software de esta aplicación está formada por tres módulos: el Módulo de adquisición de datos, el Módulo de visualización de datos y el Módulo de almacenamiento. Se evaluó el dispositivo en cuatro pacientes de prueba, que desempeñaron tres ejercicios basados en las recomendaciones NIOSH. Al analizar las 84 señales adquiridas se concluyó que la adquisición de las señales posee el tiempo de muestreo requerido, el tiempo de duración de captura de datos constante, y no existen datos perdidos en la transferencia. |
| URI : | https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=129442.TITN. |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Educación mención Innovación y Liderazgo Educativo |
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