Analisi indipendente dal soggetto di segnali sEMG per il controllo multi-giunto di una mano robotica

In questo elaborato vengono seguiti passo dopo passo lo sviluppo e l'analisi di un algoritmo per la selezione dei migliori canali di un sistema di elettromiografia superficiale (sEMG) da fornire in ingresso ad un modello probabilistico Gaussian Mixture Model (GMM). Esso verrà allenato con i segnali relativi ai canali del sottoinsieme ottimale specificato dall'algoritmo e con gli angoli assunti nel tempo dai giunti coinvolti nel movimento