Valencia, OscarDe La Fuente, CarlosGuzmán-Venegas, RodrigoSalas, RodrigoWeinstein, Alejandro2022-11-302022-11-302021Valencia, O., De la Fuente, C., Guzmán Venegas, R. A., Salas, R., & Weinstein, A. (2021). Propuesta de Flujo de Procesamiento utilizando Python para ajustar la Señal Electromiográfica Funcional a la Contracción Voluntaria Máxima. Kinesiología, 40(3), 171-175.http://repositoriobibliotecas.uv.cl/handle/uvscl/7565Actualmente, el uso clínico-teórico de la electromiografía (EMG), basado en el comportamiento de los potenciales de acción registrados en el sistema musculoesquelético durante tareas funcionales, ha generado diversas áreas de conocimiento. Desde una perspectiva de investigación, los flujos de procesamientos vinculados a señales biomédicas y, en particular la EMG, son múltiples. Por ejemplo, el ajuste de una señal de EMG a la contracción voluntaria máxima es usualmente utilizada para reportar el nivel de actividad muscular. Sin embargo, en pocas ocasiones se comparten los códigos utilizados. Por otro lado, el uso de lenguajes de programación, en algunos casos, representa una barrera en el aprendizaje debido al costo de licencias y el manejo necesario de programas. En consecuencia, el uso del lenguaje Python, de libre acceso y de simple sintaxis, aparece como gran alternativa, entregando una oportunidad en la formación de diversos profesionales, tanto a nivel de pregrado como postgrado. Según lo anterior, el objetivo de este estudio fue proponer un flujo de procesamiento utilizando Python para ajustar la señal EMG funcional a la contracción voluntaria máxima.ELECTROMIOGRAFÍAPROCESAMIENTO DE SEÑALESPYHTON.Articulo