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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/3235| Título: | Análise da cinemática da biomecânica por meio de técnicas de processamento de sinais e aprendizagem de máquina. |
| Autor(es): | Lopes, Fabio Duarte Guieiro |
| Orientador(es): | Medeiros, Talles Henrique de |
| Membros da banca: | Medeiros, Talles Henrique de Torres, Luiz Carlos Bambirra Alexandre, Rafael Frederico |
| Palavras-chave: | Biomecânica Processamento de sinais Cinemática Transformada de Fourier Inteligência artificial |
| Data do documento: | 2021 |
| Referência: | LOPES, Fabio Duarte Guieiro. Análise da cinemática da biomecânica por meio de técnicas de processamento de sinais e aprendizagem de máquina. 2021. 58 f. Monografia (Graduação em Sistemas de Informação) - Instituto de Ciências Exatas Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2021. |
| Resumo: | A busca pelas práticas de atividades físicas como forma de lazer e de manutenção de uma vida saudável tem crescido significativamente nos últimos anos. Ao mesmo tempo, lesões musculoesqueléticas têm se tornado mais comuns, como reflexo da prática de exercícios físicos sem o devido acompanhamento e preparo. Este trabalho aplica conceitos matemáticos e de inteligência artificial com o objetivo de identificar os padrões de cinemática dos membros inferiores usando como insumo uma base de dados de valores de movimentações articulares (cinemática) de 28 atletas em 3 diferentes velocidades, aplicando algoritmos como a transformada de Fourier, K-Means e KNN para buscar fazer inferências sobre o que os dados de movimentação articular podem dizer sobre o atleta. Após a análise dos dados foi não foi possível identificar padrões suficientes para que fossem feitas tais inferências, o que motivou um estudo mais profundo sobre essas características revelando grande homogeneidade dos indivíduos. |
| Resumo em outra língua: | The search for physical activities as a way of leisure on healthy life maintenance has grown significantly in the past few years. In the same rhythm, musculoskeletal injuries have become more common, as a reflex of the practice of physical activities without supervision and preparation. This work applies mathematical and artificial intelligence concepts with the objective of identifying kinematics patterns using as input a database about articulation movements (kinematics) of 28 athletes at 3 different speeds, applying algorithms such as Fourier transform, K-Means and KNN to make inferences about what the articulation movements data have to say about the athlete. After the data analysis it was not possible to identify enough patterns to make such inferences, which motivated a deeper study about the individuals features, revealing big homogeneity in it. |
| URI: | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/3235 |
| Aparece nas coleções: | Sistema de Informação - JMV |
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