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

Buisson Garcia, Sofia2023-06-282023-06-282023-06-28https://hdl.handle.net/10115/22319Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2022/2023. Directores/as: David Casillas Pérez, Sara García De VillaEn 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.spaAtribución-CompartirIgual 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/Unidad de medición inercialmarchabiomecánicamachine learningdeep learninginteligencia artificialdispositivos de ayuda a la rehabilitaciónfases de la marchaSEGMENTACIÓN DE LAS FASES DE LA MARCHA HUMANA Y PREDICCIÓN DE SUS EVENTOS FUTUROS MEDIANTE SENSORES INERCIALES Y TÉCNICAS DE APRENDIZAJE MÁQUINAinfo:eu-repo/semantics/studentThesisinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess