Señales de electromiografía en sistemas embebidos: Una revisión de técnicas de procesamiento y clasificación

Este artículo proporciona una visión general de la implementación de algoritmos de clasificación de señales de electromiografía (EMG) en diversas arquitecturas de sistemas embebidos. Se abordan las especificaciones utilizadas para la implementación en diferentes dispositivos, como el número de movimientos y el tipo de método de clasificación. Las arquitecturas analizadas incluyen microcontroladores, DSP, FPGA, SoC y computadoras/chips neuromórficos en términos de precisión, tiempo de procesamiento, consumo de energía y costo. Este análisis destaca las capacidades de cada tecnología para aplicaciones portátiles en tiempo real, como prótesis inteligentes y dispositivos de control por gestos, así como la importancia de la inferencia local en modelos de inteligencia artificial para minimizar los tiempos de ejecución y el consumo de recursos. Los resultados muestran que la elección del dispositivo depende de las especificaciones del sistema requeridas, la robustez del modelo, el número de movimientos a clasificar y los límites del conocimiento sobre diseño y presupuesto. Este trabajo proporciona una referencia para la selección de tecnologías para el desarrollo de soluciones biomédicas embebidas basadas en EMG.