Resumen en español

En este trabajo se presenta el desarrollo de un sistema software para el procesamiento, caracterización y clasificación de señales electromiográficas de superficie aplicando técnicas de inteligencia computacional, a fin de detectar intencionalidad en cambios repentinos de movimiento durante la marcha y determinar la función que debe realizar una prótesis transfemoral basada en un sistema de control mioeléctrico en tiempo real, que sea adaptable al usuario y al terreno. Las señales adquiridas en individuos no amputados de diferente sexo y edad, son segmentadas para realizar un proceso de extracción de características en tiempo real combinando estimativos temporales y frecuenciales conformando un conjunto de patrones característicos aplicando reducción de dimensionalidad con análisis de componentes principales (PCA). Se realizó un reconocimiento de patrones relacionados con seis clases de movimientos, con redes neuronales perceptrón multicapa, redes de base radial y redes probabilísticas, obteniendo resultados de clasificación muy similares entre ellos.