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Mathematical programming applied to the decomposition of EMG signals

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Anteprima della tesi: Mathematical programming applied to the decomposition of EMG signals, Pagina 2
Chapter 2
Introduction
Mathematical programming is widely used to solve complex problem, for
this reason the aim of this study is to apply this approach to the decomposi-
tion of electromyographic signal. When we talk about muscular contraction,
we know that is generated by motor units through the use of action poten-
tials. Nerve impulses rule all the human body, but we study their muscular
effects because the muscular junction have highly reliability. The aim of
this research is to understand the motor control through the solution of the
inverse problem which means that we analyze the neural components that
are extracted during the movement. We want to obtain the relation between
action potentials of the motor units and muscular contraction, it could be
not easy to find a solution. Signal is recorded though a clinical exam named
electromyography whose output is a matrix in which the rows represent
temporal instants. Each element of the column vector is the sum of more
than one motor-neuron signal, but to understand the correlation between
signal and contraction we have to obtain the single signal components for
each motor-neuron. The large size of the output matrix prevents us from
using exact algorithms because they may spend a very large computational
effort. In this study we analyze existent heuristic and meta-heuristic proce-
dure and we create a personalized approach to find a good solution to the
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Mathematical programming applied to the decomposition of EMG signals

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Informazioni tesi

  Autore: Sara Siverio
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2019-20
  Università: Università degli Studi di Brescia
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria gestionale
  Relatore: Renata Mansini
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 245

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