SEGMENTACIÓN DE LAS FASES DE LA MARCHA HUMANA Y PREDICCIÓN DE SUS EVENTOS FUTUROS MEDIANTE SENSORES INERCIALES Y TÉCNICAS DE APRENDIZAJE MÁQUINA

dc.contributor.author	Buisson Garcia, Sofia
dc.date.accessioned	2023-06-28T14:00:02Z
dc.date.available	2023-06-28T14:00:02Z
dc.date.issued	2023-06-28
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10115/22319
dc.description	Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2022/2023. Directores/as: David Casillas Pérez, Sara García De Villa
dc.description.abstract	En este TFG se estudia la aplicación de sensores inerciales para segmentar las diferentes fases de la marcha humana. Esta segmentación es clave para el desarrollo de algoritmos de análisis de la marcha. Se predicen también los eventos futuros de cambios de fase de la marcha a partir de las medidas inerciales. con estos objetivos, el TFG se centra en estudiar diferentes técnicas de aprendizaje máquina.
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Rey Juan Carlos
dc.rights	Atribución-CompartirIgual 4.0 Internacional
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
dc.subject	Unidad de medición inercial
dc.subject	marcha
dc.subject	biomecánica
dc.subject	machine learning
dc.subject	deep learning
dc.subject	inteligencia artificial
dc.subject	dispositivos de ayuda a la rehabilitación
dc.subject	fases de la marcha
dc.title	SEGMENTACIÓN DE LAS FASES DE LA MARCHA HUMANA Y PREDICCIÓN DE SUS EVENTOS FUTUROS MEDIANTE SENSORES INERCIALES Y TÉCNICAS DE APRENDIZAJE MÁQUINA
dc.type	info:eu-repo/semantics/studentThesis
dc.rights.accessRights	info:eu-repo/semantics/embargoedAccess

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