Extracción de las oscilaciones del torque isométrico del cuádriceps mediante el procesamiento digital de señales

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dc.contributor.advisorMiranda Mercado, David Alejandro
dc.contributor.advisorPatiño Segura, María Solange
dc.contributor.authorBadillo Hernández, Stephanie Rosario
dc.contributor.evaluatorQuintero Orozco, Jorge Hernán
dc.contributor.evaluatorCamacho Villa, María Alejandra
dc.date.accessioned2022-11-25T19:14:50Z
dc.date.available2022-11-25T19:14:50Z
dc.date.created2022-11-15
dc.date.issued2022-11-15
dc.description.abstractEn este trabajo se implementaron técnicas computacionales de análisis de datos y de procesamiento digital de señales del torque isométrico, se extrajeron los parámetros o también denominados biomarcadores que ayudan en la discriminación de una lesión muscular. Se diseñaron diferentes tipos de filtros a partir del procesamiento digital de señales y se obtuvieron las oscilaciones de la señal a partir del diseño de un filtro Butterworth pasa alta con una frecuencia de 7 [Hz] y detectar la activación de las fibras musculares; así mismo se presentó un nuevo biomarcador denominado tiempo de oscilación de la señal, a partir de la implementación de un nuevo algoritmo diseñado en el lenguaje de Python usando el teorema de Bolzano, este nuevo algoritmo nombrado como método de Bolzano-Interpolación lineal discreto. Se realizó un análisis estadístico del biomarcador que permitió establecer el estado del músculo después del post-ejercicio para los datos de los participantes.
dc.description.abstractenglishIn this work, computational techniques of data analysis and digital signal processing were implemented to isometric torque, the parameters or also called biomarkers that help in the discrimination of a muscle injury were extracted. Different types of filters were designed from digital signal processing and signal oscillations were obtained from the design of a high-pass Butterworth filter with a frequency of 7 [Hz] and it detects muscle fiber activation; Likewise, a new biomarker called signal oscillation time was presented, based on the implementation of a new algorithm designed in the Python language using Bolzano's theorem, this new algorithm named Bolzano-Discrete Linear Interpolation method. Statistical analysis of biomarker achieved post-exercise muscle status was performed for participant data.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameFísico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/12219
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias
dc.publisher.programFísica
dc.publisher.schoolEscuela de Física
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.subjectReclutamiento de unidades motoras
dc.subjectFibras musculares
dc.subjectTorque isométrico
dc.subjectLesión muscular
dc.subjectProcesamiento digital de señales
dc.subject.keywordRecruitment of Motor Units
dc.subject.keywordMuscle Fibers
dc.subject.keywordIsometric Torque
dc.subject.keywordMuscle Injury
dc.subject.keywordDigital Signal Processing
dc.titleExtracción de las oscilaciones del torque isométrico del cuádriceps mediante el procesamiento digital de señales
dc.title.englishExtraction of quadriceps isometric torque oscillations by digital signal processing
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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