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dc.contributor.advisorRosero Montalvo, Paúl David-
dc.contributor.authorFuentes Hernández, Edison Alexander-
dc.date.accessioned2019-04-04T19:50:21Z-
dc.date.available2019-04-04T19:50:21Z-
dc.date.created2019-
dc.date.issued2019-04-04-
dc.identifier.other04/RED/ 215es_EC
dc.identifier.urihttp://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/9030-
dc.descriptionDesarrollar un sistema electrónico de detección de pisada basado en algoritmos de decisión supervisados, con el fin de determinar tres tipos de pisadas.es_EC
dc.description.abstractEl presente proyecto consiste en el desarrollo de PIEMEG, el cual es un sistema electrónico de problemas en pisada mediante algoritmos de Machine Learning (ML), el objetivo de este prototipo es la detección de tres diferentes tipos de pisadas, con lo cual busca convertirse en un sistema tecnológico de apoyo para los especialistas en el área de la podología. El sistema está formado por sensores piezoresistivos de presión que miden las presiones plantares de cada pie. PIEMEG consta de un sistema de visualización, a través del cual se muestra información sobre el tipo de pisada y los valores en porcentajes de presión que reciben los pies. Para el diseño del dispositivo se aprovechan las ventajas del uso de hardware y software libre, el correcto ciclo de vida de desarrollo de PIEMEG, está basado en la metodología del modelo en V, garantizando un proceso adecuado en el diseño y la implementación del sistema. Para finalizar, la funcionalidad del sistema es evaluada en el apartado final de este documento a través de pruebas realizadas al prototipo, buscando que la calidad y efectividad de PIEMEG sea la mejor posiblees_EC
dc.language.isospaes_EC
dc.rightsopenAccesses_EC
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/*
dc.subjectSISTEMA ELECTRÓNICOes_EC
dc.subjectALGORITMOSes_EC
dc.subjectAPRENDIZAJE DE MÁQUINAes_EC
dc.subjectAPRENDIZAJE-
dc.titleSistema electrónico de detección de problemas en pisada mediante algoritmos de aprendizaje de máquinaes_EC
dc.typebachelorThesises_EC
dc.contributor.deparmentIngeniería en Electrónica y Redes de Comunicaciónes_EC
dc.coverageImbabura. Ecuadores_EC
dc.identifier.mfn0000028020es_EC
Appears in Collections:Ing. en Electrónica y Redes de Comunicación

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