%0 Journal Article
%T Current state of knowledge about data treatment techniques of position-time in the field of the motor system in biomechanics Estado Actual de de conocimientos de las t谷cnicas de tratamiento de los datos posici車n - tiempo en el campo de la biomec芍nica del aparato locomotor
%A K. Gianikellis
%A M. Guti谷rrez D芍vila
%J Motricidad : European Journal of Human Movement
%D 2010
%I Asociaci車n Espa?ola de Ciencias del Deporte
%X ABSTRACT Measurements made using an image - based motion analysis system are contaminated with noise generated during the recording and digitizing procedures. So the sampled signal can be considered as the sum of a quantity of true information associated to the physical phenomenon that is taking place and a quantity of information, that is nothing to do with this, representing the systematic and random noise induced by lens distortion, erroneous marker placement, calibration errors, skin and marker movements, digitizing errors, digitizer resolution, etc. Due to the nature of numerical differentiation, unless the random noise is reduced it may be amplified to such an order that the estimated derivative values may contain more error than signal. The main purpose of this study is the introduction of the reader to the most important techniques to treat de position -time data in order to reduce the noise and differentiate the displacement data. Besides, objective criteria are defined to select the most efficient fit data technique in Biomechanics. KEY WORDS: data processing, curve fitting, Splines, digital filtering, Fourier Series, Kinematics   El objetivo de este estudio es presentar, en l赤neas generales, el estado actual de conocimientos respecto a las t谷cnicas de tratamiento de los datos posici車n -tiempo que se utilizan en la investigaci車n en el campo de la Biomec芍nica para describir, analizar y evaluar el movimiento humano. La evoluci車n de estas t谷cnicas ha permitido disponer de informaci車n cada vez m芍s fiable respecto a la cinem芍tica de los marcadores an芍tomicos de inter谷s de cuya calidad dependen mucho las inferencias posteriores que se hacen respecto a la eficacia de los patrones motores que se estudian. Una de las principales aportaciones de este trabajo es establecer criterios que permiten seleccionar objetivamente entre las diferentes t谷cnicas de "ajuste" de los datos posici車n - tiempo para mejorar la relaci車n "se al - ruido" y calcular su primera y la segunda derivada con mayor precisi車n. PALABRAS CLAVE: Tratamiento de se ales, funciones spline, filtrado digital, an芍lisis Fourier, an芍lisis cinem芍tico.
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