Human-computer interaction based on visual hand-gesture recognition using volumetric spatiograms of local binary patterns

A more natural, intuitive, user-friendly, and less intrusive Human–Computer interface for controlling an application by executing hand gestures is presented. For this purpose, a robust vision-based hand-gesture recognition system has been developed, and a new database has been created to test it. The system is divided into three stages: detection, tracking, and recognition. The detection stage searches in every frame of a video sequence potential hand poses using a binary Support Vector Machine classifier and Local Binary Patterns as feature vectors. These detections are employed as input of a tracker to generate a spatio-temporal trajectory of hand poses. Finally, the recognition stage segments a spatio-temporal volume of data using the obtained trajectories, and compute a video descriptor called Volumetric Spatiograms of Local Binary Patterns (VS-LBP), which is delivered to a bank of SVM classifiers to perform the gesture recognition. The VS-LBP is a novel video descriptor that constitutes one of the most important contributions of the paper, which is able to provide much richer spatio-temporal information than other existing approaches in the state of the art with a manageable computational cost. Excellent results have been obtained outperforming other approaches of the state of the art.

Bridge damage identification from moving load induced deflection based on wavelet transform and Lipschitz exponent

The wavelet transform and Lipschitz exponent perform well in detecting signal singularity.With the bridge crack damage modeled as rotational springs based on fracture mechanics, the deflection time history of the beam under the moving load is determined with a numerical method. The continuous wavelet transformation (CWT) is applied to the deflection of the beam to identify the location of the damage, and the Lipschitz exponent is used to evaluate the damage degree. The influence of different damage degrees,multiple damage, different sensor locations, load velocity and load magnitude are studied.Besides, the feasibility of this method is verified by a model experiment.

Development of a visual object tracking system using a compressive sensing framework for modeling the appearance

En el presente trabajo se aborda el problema del seguimiento de objetos, cuyo objetivo es encontrar la trayectoria de un objeto en una secuencia de video. Para ello, se ha desarrollado un método de seguimiento-por-detección que construye un modelo de apariencia en un dominio comprimido usando una nueva e innovadora técnica: “compressive sensing”. La única información necesaria es la situación del objeto a seguir en la primera imagen de la secuencia. El seguimiento de objetos es una aplicación típica del área de visión artificial con un desarrollo de bastantes años. Aun así, sigue siendo una tarea desafiante debido a varios factores: cambios de iluminación, oclusión parcial o total de los objetos y complejidad del fondo de la escena, los cuales deben ser considerados para conseguir un seguimiento robusto. Para lidiar lo más eficazmente posible con estos factores, hemos propuesto un algoritmo de tracking que entrena un clasificador Máquina Vector Soporte (“Support Vector Machine” o SVM en sus siglas en inglés) en modo online para separar los objetos del fondo de la escena. Con este fin, hemos generado nuestro modelo de apariencia por medio de un descriptor de características muy robusto que describe los objetos y el fondo devolviendo un vector de dimensiones muy altas. Por ello, se ha implementado seguidamente un paso para reducir la dimensionalidad de dichos vectores y así poder entrenar nuestro clasificador en un dominio mucho menor, al que denominamos domino comprimido. La reducción de la dimensionalidad de los vectores de características se basa en la teoría de “compressive sensing”, que dice que una señal con poca dispersión (pocos componentes distintos de cero) puede estar bien representada, e incluso puede ser reconstruida, a partir de un conjunto muy pequeño de muestras. La teoría de “compressive sensing” se ha aplicado satisfactoriamente en este trabajo y diferentes técnicas de medida y reconstrucción han sido probadas para evaluar nuestros vectores reducidos, de tal forma que se ha verificado que son capaces de preservar la información de los vectores originales. También incluimos una actualización del modelo de apariencia del objeto a seguir, mediante el reentrenamiento de nuestro clasificador en cada cuadro de la secuencia con muestras positivas y negativas, las cuales han sido obtenidas a partir de la posición predicha por el algoritmo de seguimiento en cada instante temporal. El algoritmo propuesto ha sido evaluado en distintas secuencias y comparado con otros algoritmos del estado del arte de seguimiento, para así demostrar el éxito de nuestro método.

Estudio de verificación biométrica de voz

En este proyecto estudia la posibilidad de realizar una verificación de locutor por medio de la biometría de voz. En primer lugar se obtendrán las características principales de la voz, que serían los coeficientes MFCC, partiendo de una base de datos de diferentes locutores con 10 muestras por cada locutor. Con estos resultados se procederá a la creación de los clasificadores con los que luego testearemos y haremos la verificación. Como resultado final obtendremos un sistema capaz de identificar si el locutor es el que buscamos o no. Para la verificación se utilizan clasificadores Support Vector Machine (SVM), especializado en resolver problemas biclase. Los resultados demuestran que el sistema es capaz de verificar que un locutor es quien dice ser comparándolo con el resto de locutores disponibles en la base de datos. ABSTRACT. Verification based on voice features is an important task for a wide variety of applications concerning biometric verification systems. In this work, we propose a human verification though the use of their voice features focused on supervised training classification algorithms. To this aim we have developed a voice feature extraction system based on MFCC features. For classification purposed we have focused our work in using a Support Vector Machine classificator due to it’s optimization for biclass problems. We test our system in a dataset composed of various individuals of di↵erent gender to evaluate our system’s performance. Experimental results reveal that the proposed system is capable of verificating one individual against the rest of the dataset.

Sistemas de ayuda al diagnóstico y reconocimiento de microcalcificaciones en mamografía mediante descriptores de escala y redes jerárquicas

La presente Tesis investiga el campo del reconocimiento automático de imágenes mediante ordenador aplicado al análisis de imágenes médicas en mamografía digital. Hay un interés por desarrollar sistemas de aprendizaje que asistan a los radiólogos en el reconocimiento de las microcalcificaciones para apoyarles en los programas de cribado y prevención del cáncer de mama. Para ello el análisis de las microcalcificaciones se ha revelado como técnica clave de diagnóstico precoz, pero sin embargo el diseño de sistemas automáticos para reconocerlas es complejo por la variabilidad y condiciones de las imágenes mamográficas. En este trabajo se analizan los planteamientos teóricos de diseño de sistemas de reconocimiento de imágenes, con énfasis en los problemas específicos de detección y clasificación de microcalcificaciones. Se ha realizado un estudio que incluye desde las técnicas de operadores morfológicos, redes neuronales, máquinas de vectores soporte, hasta las más recientes de aprendizaje profundo mediante redes neuronales convolucionales, contemplando la importancia de los conceptos de escala y jerarquía a la hora del diseño y sus implicaciones en la búsqueda de la arquitectura de conexiones y capas de la red. Con estos fundamentos teóricos y elementos de diseño procedentes de otros trabajos en este área realizados por el autor, se implementan tres sistemas de reconocimiento de mamografías que reflejan una evolución tecnológica, culminando en un sistema basado en Redes Neuronales Convolucionales (CNN) cuya arquitectura se diseña gracias al análisis teórico anterior y a los resultados prácticos de análisis de escalas llevados a cabo en nuestra base de datos de imágenes. Los tres sistemas se entrenan y validan con la base de datos de mamografías DDSM, con un total de 100 muestras de entrenamiento y 100 de prueba escogidas para evitar sesgos y reflejar fielmente un programa de cribado. La validez de las CNN para el problema que nos ocupa queda demostrada y se propone un camino de investigación para el diseño de su arquitectura. ABSTRACT This Dissertation investigates the field of computer image recognition applied to medical imaging in mammography. There is an interest in developing learning systems to assist radiologists in recognition of microcalcifications to help them in screening programs for prevention of breast cancer. Analysis of microcalcifications has emerged as a key technique for early diagnosis of breast cancer, but the design of automatic systems to recognize them is complicated by the variability and conditions of mammographic images. In this Thesis the theoretical approaches to design image recognition systems are discussed, with emphasis on the specific problems of detection and classification of microcalcifications. Our study includes techniques ranging from morphological operators, neural networks and support vector machines, to the most recent deep convolutional neural networks. We deal with learning theory by analyzing the importance of the concepts of scale and hierarchy at the design stage and its implications in the search for the architecture of connections and network layers. With these theoretical facts and design elements coming from other works in this area done by the author, three mammogram recognition systems which reflect technological developments are implemented, culminating in a system based on Convolutional Neural Networks (CNN), whose architecture is designed thanks to the previously mentioned theoretical study and practical results of analysis conducted on scales in our image database. All three systems are trained and validated against the DDSM mammographic database, with a total of 100 training samples and 100 test samples chosen to avoid bias and stand for a real screening program. The validity of the CNN approach to the problem is demonstrated and a research way to help in designing the architecture of these networks is proposed.

Sistemas de ayuda al diagnóstico y a la terapia funcional en enfermedades neurodegenerativas

El incremento de la esperanza de vida en los países desarrollados (más de 80 años en 2013), está suponiendo un crecimiento considerable en la incidencia y prevalencia de enfermedades discapacitantes, que si bien pueden aparecer a edades tempranas, son más frecuentes en la tercera edad, o en sus inmediaciones. Enfermedades neuro-degenerativas que suponen un gran hándicap funcional, pues algunas de ellas están asociadas a movimientos involuntarios de determinadas partes del cuerpo, sobre todo de las extremidades. Tareas cotidianas como la ingesta de alimento, vestirse, escribir, interactuar con el ordenador, etc… pueden llegar a ser grandes retos para las personas que las padecen. El diagnóstico precoz y certero resulta fundamental para la prescripción de la terapia o tratamiento óptimo. Teniendo en cuenta incluso que en muchos casos, por desgracia la mayoría, sólo se puede actuar para mitigar los síntomas, y no para sanarlos, al menos de momento. Aun así, acertar de manera temprana en el diagnóstico supone proporcionar al enfermo una mayor calidad de vida durante mucho más tiempo, por lo cual el esfuerzo merece, y mucho, la pena. Los enfermos de Párkinson y de temblor esencial suponen un porcentaje importante de la casuística clínica en los trastornos del movimiento que impiden llevar una vida normal, que producen una discapacidad física y una no menos importante exclusión social. Las vías de tratamiento son dispares de ahí que sea crítico acertar en el diagnóstico lo antes posible. Hasta la actualidad, los profesionales y expertos en medicina, utilizan unas escalas cualitativas para diferenciar la patología y su grado de afectación. Dichas escalas también se utilizan para efectuar un seguimiento clínico y registrar la historia del paciente. En esta tesis se propone una serie de métodos de análisis y de identificación/clasificación de los tipos de temblor asociados a la enfermedad de Párkinson y el temblor esencial. Empleando técnicas de inteligencia artificial basadas en clasificadores inteligentes: redes neuronales (MLP y LVQ) y máquinas de soporte vectorial (SVM), a partir del desarrollo e implantación de un sistema para la medida y análisis objetiva del temblor: DIMETER. Dicho sistema además de ser una herramienta eficaz para la ayuda al diagnóstico, presenta también las capacidades necesarias para proporcionar un seguimiento riguroso y fiable de la evolución de cada paciente. ABSTRACT The increase in life expectancy in developed countries in more than 80 years (data belongs to 2013), is assuming considerable growth in the incidence and prevalence of disabling diseases. Although they may appear at an early age, they are more common in the elderly ages or in its vicinity. Nuero-degenerative diseases that are a major functional handicap, as some of them are associated with involuntary movements of certain body parts, especially of the limbs. Everyday tasks such as food intake, dressing, writing, interact with the computer, etc ... can become large debris for people who suffer. Early and accurate diagnosis is crucial for prescribing optimal therapy or treatment. Even taking into account that in many cases, unfortunately the majority, can only act to mitigate the symptoms, not to cure them, at least for now. Nevertheless, early diagnosis may provide the patient a better quality of life for much longer time, so the effort is worth, and much, grief. Sufferers of Parkinson's and essential tremor represent a significant percentage of clinical casuistry in movement disorders that prevent a normal life, leading to physical disability and not least social exclusion. There are various treatment methods, which makes it necessary the immediate diagnosis. Up to date, professionals and medical experts, use a qualitative scale to differentiate the disease and degree of involvement. Therefore, those scales are used in clinical follow-up. In this thesis, several methods of analysis and identification / classification of types of tremor associated with Parkinson's disease and essential tremor are proposed. Using artificial intelligence techniques based on intelligent classification: neural networks (MLP and LVQ) and support vector machines (SVM), starting from the development and implementation of a system for measuring and objective analysis of the tremor: DIMETER. This system besides being an effective tool to aid diagnosis, it also has the necessary capabilities to provide a rigorous and reliable monitoring of the evolution of each patient.

Video analysis based vehicle detection and tracking using an MCMC sampling framework

This article presents a probabilistic method for vehicle detection and tracking through the analysis of monocular images obtained from a vehicle-mounted camera. The method is designed to address the main shortcomings of traditional particle filtering approaches, namely Bayesian methods based on importance sampling, for use in traffic environments. These methods do not scale well when the dimensionality of the feature space grows, which creates significant limitations when tracking multiple objects. Alternatively, the proposed method is based on a Markov chain Monte Carlo (MCMC) approach, which allows efficient sampling of the feature space. The method involves important contributions in both the motion and the observation models of the tracker. Indeed, as opposed to particle filter-based tracking methods in the literature, which typically resort to observation models based on appearance or template matching, in this study a likelihood model that combines appearance analysis with information from motion parallax is introduced. Regarding the motion model, a new interaction treatment is defined based on Markov random fields (MRF) that allows for the handling of possible inter-dependencies in vehicle trajectories. As for vehicle detection, the method relies on a supervised classification stage using support vector machines (SVM). The contribution in this field is twofold. First, a new descriptor based on the analysis of gradient orientations in concentric rectangles is dened. This descriptor involves a much smaller feature space compared to traditional descriptors, which are too costly for real-time applications. Second, a new vehicle image database is generated to train the SVM and made public. The proposed vehicle detection and tracking method is proven to outperform existing methods and to successfully handle challenging situations in the test sequences.

Unconstrained and Contactless Hand Geometry Biometrics

This paper presents a hand biometric system for contact-less, platform-free scenarios, proposing innovative methods in feature extraction, template creation and template matching. The evaluation of the proposed method considers both the use of three contact-less publicly available hand databases, and the comparison of the performance to two competitive pattern recognition techniques existing in literature: namely Support Vector Machines (SVM) and k-Nearest Neighbour (k-NN). Results highlight the fact that the proposed method outcomes existing approaches in literature in terms of computational cost, accuracy in human identification, number of extracted features and number of samples for template creation. The proposed method is a suitable solution for human identification in contact-less scenarios based on hand biometrics, providing a feasible solution to devices with limited hardware requirements like mobile devices

Conceptual framework for the design, implementation and validation of psychomotor skills’ assessment systems in minimally invasive surgery

Las técnicas de cirugía de mínima invasión (CMI) se están consolidando hoy en día como alternativa a la cirugía tradicional, debido a sus numerosos beneficios para los pacientes. Este cambio de paradigma implica que los cirujanos deben aprender una serie de habilidades distintas de aquellas requeridas en cirugía abierta. El entrenamiento y evaluación de estas habilidades se ha convertido en una de las mayores preocupaciones en los programas de formación de cirujanos, debido en gran parte a la presión de una sociedad que exige cirujanos bien preparados y una reducción en el número de errores médicos. Por tanto, se está prestando especial atención a la definición de nuevos programas que permitan el entrenamiento y la evaluación de las habilidades psicomotoras en entornos seguros antes de que los nuevos cirujanos puedan operar sobre pacientes reales. Para tal fin, hospitales y centros de formación están gradualmente incorporando instalaciones de entrenamiento donde los residentes puedan practicar y aprender sin riesgos. Es cada vez más común que estos laboratorios dispongan de simuladores virtuales o simuladores físicos capaces de registrar los movimientos del instrumental de cada residente. Estos simuladores ofrecen una gran variedad de tareas de entrenamiento y evaluación, así como la posibilidad de obtener información objetiva de los ejercicios. Los diferentes estudios de validación llevados a cabo dan muestra de su utilidad; pese a todo, los niveles de evidencia presentados son en muchas ocasiones insuficientes. Lo que es más importante, no existe un consenso claro a la hora de definir qué métricas son más útiles para caracterizar la pericia quirúrgica. El objetivo de esta tesis doctoral es diseñar y validar un marco de trabajo conceptual para la definición y validación de entornos para la evaluación de habilidades en CMI, en base a un modelo en tres fases: pedagógica (tareas y métricas a emplear), tecnológica (tecnologías de adquisición de métricas) y analítica (interpretación de la competencia en base a las métricas). Para tal fin, se describe la implementación práctica de un entorno basado en (1) un sistema de seguimiento de instrumental fundamentado en el análisis del vídeo laparoscópico; y (2) la determinación de la pericia en base a métricas de movimiento del instrumental. Para la fase pedagógica se diseñó e implementó un conjunto de tareas para la evaluación de habilidades psicomotoras básicas, así como una serie de métricas de movimiento. La validación de construcción llevada a cabo sobre ellas mostró buenos resultados para tiempo, camino recorrido, profundidad, velocidad media, aceleración media, economía de área y economía de volumen. Adicionalmente, los resultados obtenidos en la validación de apariencia fueron en general positivos en todos los grupos considerados (noveles, residentes, expertos). Para la fase tecnológica, se introdujo el EVA Tracking System, una solución para el seguimiento del instrumental quirúrgico basado en el análisis del vídeo endoscópico. La precisión del sistema se evaluó a 16,33ppRMS para el seguimiento 2D de la herramienta en la imagen; y a 13mmRMS para el seguimiento espacial de la misma. La validación de construcción con una de las tareas de evaluación mostró buenos resultados para tiempo, camino recorrido, profundidad, velocidad media, aceleración media, economía de área y economía de volumen. La validación concurrente con el TrEndo® Tracking System por su parte presentó valores altos de correlación para 8 de las 9 métricas analizadas. Finalmente, para la fase analítica se comparó el comportamiento de tres clasificadores supervisados a la hora de determinar automáticamente la pericia quirúrgica en base a la información de movimiento del instrumental, basados en aproximaciones lineales (análisis lineal discriminante, LDA), no lineales (máquinas de soporte vectorial, SVM) y difusas (sistemas adaptativos de inferencia neurodifusa, ANFIS). Los resultados muestran que en media SVM presenta un comportamiento ligeramente superior: 78,2% frente a los 71% y 71,7% obtenidos por ANFIS y LDA respectivamente. Sin embargo las diferencias estadísticas medidas entre los tres no fueron demostradas significativas. En general, esta tesis doctoral corrobora las hipótesis de investigación postuladas relativas a la definición de sistemas de evaluación de habilidades para cirugía de mínima invasión, a la utilidad del análisis de vídeo como fuente de información y a la importancia de la información de movimiento de instrumental a la hora de caracterizar la pericia quirúrgica. Basándose en estos cimientos, se han de abrir nuevos campos de investigación que contribuyan a la definición de programas de formación estructurados y objetivos, que puedan garantizar la acreditación de cirujanos sobradamente preparados y promocionen la seguridad del paciente en el quirófano. Abstract Minimally invasive surgery (MIS) techniques have become a standard in many surgical sub-specialties, due to their many benefits for patients. However, this shift in paradigm implies that surgeons must acquire a complete different set of skills than those normally attributed to open surgery. Training and assessment of these skills has become a major concern in surgical learning programmes, especially considering the social demand for better-prepared professionals and for the decrease of medical errors. Therefore, much effort is being put in the definition of structured MIS learning programmes, where practice with real patients in the operating room (OR) can be delayed until the resident can attest for a minimum level of psychomotor competence. To this end, skills’ laboratory settings are being introduced in hospitals and training centres where residents may practice and be assessed on their psychomotor skills. Technological advances in the field of tracking technologies and virtual reality (VR) have enabled the creation of new learning systems such as VR simulators or enhanced box trainers. These systems offer a wide range of tasks, as well as the capability of registering objective data on the trainees’ performance. Validation studies give proof of their usefulness; however, levels of evidence reported are in many cases low. More importantly, there is still no clear consensus on topics such as the optimal metrics that must be used to assess competence, the validity of VR simulation, the portability of tracking technologies into real surgeries (for advanced assessment) or the degree to which the skills measured and obtained in laboratory environments transfer to the OR. The purpose of this PhD is to design and validate a conceptual framework for the definition and validation of MIS assessment environments based on a three-pillared model defining three main stages: pedagogical (tasks and metrics to employ), technological (metric acquisition technologies) and analytical (interpretation of competence based on metrics). To this end, a practical implementation of the framework is presented, focused on (1) a video-based tracking system and (2) the determination of surgical competence based on the laparoscopic instruments’ motionrelated data. The pedagogical stage’s results led to the design and implementation of a set of basic tasks for MIS psychomotor skills’ assessment, as well as the definition of motion analysis parameters (MAPs) to measure performance on said tasks. Validation yielded good construct results for parameters such as time, path length, depth, average speed, average acceleration, economy of area and economy of volume. Additionally, face validation results showed positive acceptance on behalf of the experts, residents and novices. For the technological stage the EVA Tracking System is introduced. EVA provides a solution for tracking laparoscopic instruments from the analysis of the monoscopic video image. Accuracy tests for the system are presented, which yielded an average RMSE of 16.33pp for 2D tracking of the instrument on the image and of 13mm for 3D spatial tracking. A validation experiment was conducted using one of the tasks and the most relevant MAPs. Construct validation showed significant differences for time, path length, depth, average speed, average acceleration, economy of area and economy of volume; especially between novices and residents/experts. More importantly, concurrent validation with the TrEndo® Tracking System presented high correlation values (>0.7) for 8 of the 9 MAPs proposed. Finally, the analytical stage allowed comparing the performance of three different supervised classification strategies in the determination of surgical competence based on motion-related information. The three classifiers were based on linear (linear discriminant analysis, LDA), non-linear (support vector machines, SVM) and fuzzy (adaptive neuro fuzzy inference systems, ANFIS) approaches. Results for SVM show slightly better performance than the other two classifiers: on average, accuracy for LDA, SVM and ANFIS was of 71.7%, 78.2% and 71% respectively. However, when confronted, no statistical significance was found between any of the three. Overall, this PhD corroborates the investigated research hypotheses regarding the definition of MIS assessment systems, the use of endoscopic video analysis as the main source of information and the relevance of motion analysis in the determination of surgical competence. New research fields in the training and assessment of MIS surgeons can be proposed based on these foundations, in order to contribute to the definition of structured and objective learning programmes that guarantee the accreditation of well-prepared professionals and the promotion of patient safety in the OR.

Design and Validation of an Optimized MB-OFDM Ultra Wideband Transceiver System

Esta tesis está incluida dentro del campo del campo de Multiband Orthogonal Frequency Division Multiplexing Ultra Wideband (MB-OFDM UWB), el cual ha adquirido una gran importancia en las comunicaciones inalámbricas de alta tasa de datos en la última década. UWB surgió con el objetivo de satisfacer la creciente demanda de conexiones inalámbricas en interiores y de uso doméstico, con bajo coste y alta velocidad. La disponibilidad de un ancho de banda grande, el potencial para alta velocidad de transmisión, baja complejidad y bajo consumo de energía, unido al bajo coste de implementación, representa una oportunidad única para que UWB se convierta en una solución ampliamente utilizada en aplicaciones de Wireless Personal Area Network (WPAN). UWB está definido como cualquier transmisión que ocupa un ancho de banda de más de 20% de su frecuencia central, o más de 500 MHz. En 2002, la Comisión Federal de Comunicaciones (FCC) definió que el rango de frecuencias de transmisión de UWB legal es de 3.1 a 10.6 GHz, con una energía de transmisión de -41.3 dBm/Hz. Bajo las directrices de FCC, el uso de la tecnología UWB puede aportar una enorme capacidad en las comunicaciones de corto alcance. Considerando las ecuaciones de capacidad de Shannon, incrementar la capacidad del canal requiere un incremento lineal en el ancho de banda, mientras que un aumento similar de la capacidad de canal requiere un aumento exponencial en la energía de transmisión. En los últimos años, s diferentes desarrollos del UWB han sido extensamente estudiados en diferentes áreas, entre los cuales, el protocolo de comunicaciones inalámbricas MB-OFDM UWB está considerado como la mejor elección y ha sido adoptado como estándar ISO/IEC para los WPANs. Combinando la modulación OFDM y la transmisión de datos utilizando las técnicas de salto de frecuencia, el sistema MB-OFDM UWB es capaz de soportar tasas de datos con que pueden variar de los 55 a los 480 Mbps, alcanzando una distancia máxima de hasta 10 metros. Se esperara que la tecnología MB-OFDM tenga un consumo energético muy bajo copando un are muy reducida en silicio, proporcionando soluciones de bajo coste que satisfagan las demandas del mercado. Para cumplir con todas estas expectativas, el desarrollo y la investigación del MBOFDM UWB deben enfrentarse a varios retos, como son la sincronización de alta sensibilidad, las restricciones de baja complejidad, las estrictas limitaciones energéticas, la escalabilidad y la flexibilidad. Tales retos requieren un procesamiento digital de la señal de última generación, capaz de desarrollar sistemas que puedan aprovechar por completo las ventajas del espectro UWB y proporcionar futuras aplicaciones inalámbricas en interiores. Esta tesis se centra en la completa optimización de un sistema de transceptor de banda base MB-OFDM UWB digital, cuyo objetivo es investigar y diseñar un subsistema de comunicación inalámbrica para la aplicación de las Redes de Sensores Inalámbricas Visuales. La complejidad inherente de los procesadores FFT/IFFT y el sistema de sincronización así como la alta frecuencia de operación para todos los elementos de procesamiento, se convierten en el cuello de la botella para el diseño y la implementación del sistema de UWB digital en base de banda basado en MB-OFDM de baja energía. El objetivo del transceptor propuesto es conseguir baja energía y baja complejidad bajo la premisa de un alto rendimiento. Las optimizaciones están realizadas tanto a nivel algorítmico como a nivel arquitectural para todos los elementos del sistema. Una arquitectura hardware eficiente en consumo se propone en primer lugar para aquellos módulos correspondientes a núcleos de computación. Para el procesado de la Transformada Rápida de Fourier (FFT/IFFT), se propone un algoritmo mixed-radix, basado en una arquitectura con pipeline y se ha desarrollado un módulo de Decodificador de Viterbi (VD) equilibrado en coste-velocidad con el objetivo de reducir el consumo energético e incrementar la velocidad de procesamiento. También se ha implementado un correlador signo-bit simple basado en la sincronización del tiempo de símbolo es presentado. Este correlador es usado para detectar y sincronizar los paquetes de OFDM de forma robusta y precisa. Para el desarrollo de los subsitemas de procesamiento y realizar la integración del sistema completo se han empleado tecnologías de última generación. El dispositivo utilizado para el sistema propuesto es una FPGA Virtex 5 XC5VLX110T del fabricante Xilinx. La validación el propuesta para el sistema transceptor se ha implementado en dicha placa de FPGA. En este trabajo se presenta un algoritmo, y una arquitectura, diseñado con filosofía de co-diseño hardware/software para el desarrollo de sistemas de FPGA complejos. El objetivo principal de la estrategia propuesta es de encontrar una metodología eficiente para el diseño de un sistema de FPGA configurable optimizado con el empleo del mínimo esfuerzo posible en el sistema de procedimiento de verificación, por tanto acelerar el periodo de desarrollo del sistema. La metodología de co-diseño presentada tiene la ventaja de ser fácil de usar, contiene todos los pasos desde la propuesta del algoritmo hasta la verificación del hardware, y puede ser ampliamente extendida para casi todos los tipos de desarrollos de FPGAs. En este trabajo se ha desarrollado sólo el sistema de transceptor digital de banda base por lo que la comprobación de señales transmitidas a través del canal inalámbrico en los entornos reales de comunicación sigue requiriendo componentes RF y un front-end analógico. No obstante, utilizando la metodología de co-simulación hardware/software citada anteriormente, es posible comunicar el sistema de transmisor y el receptor digital utilizando los modelos de canales propuestos por IEEE 802.15.3a, implementados en MATLAB. Por tanto, simplemente ajustando las características de cada modelo de canal, por ejemplo, un incremento del retraso y de la frecuencia central, podemos estimar el comportamiento del sistema propuesto en diferentes escenarios y entornos. Las mayores contribuciones de esta tesis son: • Se ha propuesto un nuevo algoritmo 128-puntos base mixto FFT usando la arquitectura pipeline multi-ruta. Los complejos multiplicadores para cada etapa de procesamiento son diseñados usando la arquitectura modificada shiftadd. Los sistemas word length y twiddle word length son comparados y seleccionados basándose en la señal para cuantización del SQNR y el análisis de energías. • El desempeño del procesador IFFT es analizado bajo diferentes situaciones aritméticas de bloques de punto flotante (BFP) para el control de desbordamiento, por tanto, para encontrar la arquitectura perfecta del algoritmo IFFT basado en el procesador FFT propuesto. • Para el sistema de receptor MB-OFDM UWB se ha empleado una sincronización del tiempo innovadora, de baja complejidad y esquema de compensación, que consiste en funciones de Detector de Paquetes (PD) y Estimación del Offset del tiempo. Simplificando el cross-correlation y maximizar las funciones probables solo a sign-bit, la complejidad computacional se ve reducida significativamente. • Se ha propuesto un sistema de decodificadores Viterbi de 64 estados de decisión-débil usando velocidad base-4 de arquitectura suma-comparaselecciona. El algoritmo Two-pointer Even también es introducido en la unidad de rastreador de origen con el objetivo de conseguir la eficiencia en el hardware. • Se han integrado varias tecnologías de última generación en el completo sistema transceptor basebanda , con el objetivo de implementar un sistema de comunicación UWB altamente optimizado. • Un diseño de flujo mejorado es propuesto para el complejo sistema de implementación, el cual puede ser usado para diseños de Cadena de puertas de campo programable general (FPGA). El diseño mencionado no sólo reduce dramáticamente el tiempo para la verificación funcional, sino también provee un análisis automático como los errores del retraso del output para el sistema de hardware implementado. • Un ambiente de comunicación virtual es establecido para la validación del propuesto sistema de transceptores MB-OFDM. Este método es provisto para facilitar el uso y la conveniencia de analizar el sistema digital de basebanda sin parte frontera analógica bajo diferentes ambientes de comunicación. Esta tesis doctoral está organizada en seis capítulos. En el primer capítulo se encuentra una breve introducción al campo del UWB, tanto relacionado con el proyecto como la motivación del desarrollo del sistema de MB-OFDM. En el capítulo 2, se presenta la información general y los requisitos del protocolo de comunicación inalámbrica MBOFDM UWB. En el capítulo 3 se habla de la arquitectura del sistema de transceptor digital MB-OFDM de banda base . El diseño del algoritmo propuesto y la arquitectura para cada elemento del procesamiento está detallado en este capítulo. Los retos de diseño del sistema que involucra un compromiso de discusión entre la complejidad de diseño, el consumo de energía, el coste de hardware, el desempeño del sistema, y otros aspectos. En el capítulo 4, se ha descrito la co-diseñada metodología de hardware/software. Cada parte del flujo del diseño será detallado con algunos ejemplos que se ha hecho durante el desarrollo del sistema. Aprovechando esta estrategia de diseño, el procedimiento de comunicación virtual es llevado a cabo para probar y analizar la arquitectura del transceptor propuesto. Los resultados experimentales de la co-simulación y el informe sintético de la implementación del sistema FPGA son reflejados en el capítulo 5. Finalmente, en el capítulo 6 se incluye las conclusiones y los futuros proyectos, y también los resultados derivados de este proyecto de doctorado. ABSTRACT In recent years, the Wireless Visual Sensor Network (WVSN) has drawn great interest in wireless communication research area. They enable a wealth of new applications such as building security control, image sensing, and target localization. However, nowadays wireless communication protocols (ZigBee, Wi-Fi, and Bluetooth for example) cannot fully satisfy the demands of high data rate, low power consumption, short range, and high robustness requirements. New communication protocol is highly desired for such kind of applications. The Ultra Wideband (UWB) wireless communication protocol, which has increased in importance for high data rate wireless communication field, are emerging as an important topic for WVSN research. UWB has emerged as a technology that offers great promise to satisfy the growing demand for low-cost, high-speed digital wireless indoor and home networks. The large bandwidth available, the potential for high data rate transmission, and the potential for low complexity and low power consumption, along with low implementation cost, all present a unique opportunity for UWB to become a widely adopted radio solution for future Wireless Personal Area Network (WPAN) applications. UWB is defined as any transmission that occupies a bandwidth of more than 20% of its center frequency, or more than 500 MHz. In 2002, the Federal Communications Commission (FCC) has mandated that UWB radio transmission can legally operate in the range from 3.1 to 10.6 GHz at a transmitter power of －41.3 dBm/Hz. Under the FCC guidelines, the use of UWB technology can provide enormous capacity over short communication ranges. Considering Shannon’s capacity equations, increasing the channel capacity requires linear increasing in bandwidth, whereas similar channel capacity increases would require exponential increases in transmission power. In recent years, several different UWB developments has been widely studied in different area, among which, the MB-OFDM UWB wireless communication protocol is considered to be the leading choice and has recently been adopted in the ISO/IEC standard for WPANs. By combing the OFDM modulation and data transmission using frequency hopping techniques, the MB-OFDM UWB system is able to support various data rates, ranging from 55 to 480 Mbps, over distances up to 10 meters. The MB-OFDM technology is expected to consume very little power and silicon area, as well as provide low-cost solutions that can satisfy consumer market demands. To fulfill these expectations, MB-OFDM UWB research and development have to cope with several challenges, which consist of high-sensitivity synchronization, low- complexity constraints, strict power limitations, scalability, and flexibility. Such challenges require state-of-the-art digital signal processing expertise to develop systems that could fully take advantages of the UWB spectrum and support future indoor wireless applications. This thesis focuses on fully optimization for the MB-OFDM UWB digital baseband transceiver system, aiming at researching and designing a wireless communication subsystem for the Wireless Visual Sensor Networks (WVSNs) application. The inherent high complexity of the FFT/IFFT processor and synchronization system, and high operation frequency for all processing elements, becomes the bottleneck for low power MB-OFDM based UWB digital baseband system hardware design and implementation. The proposed transceiver system targets low power and low complexity under the premise of high performance. Optimizations are made at both algorithm and architecture level for each element of the transceiver system. The low-power hardwareefficient structures are firstly proposed for those core computation modules, i.e., the mixed-radix algorithm based pipelined architecture is proposed for the Fast Fourier Transform (FFT/IFFT) processor, and the cost-speed balanced Viterbi Decoder (VD) module is developed, in the aim of lowering the power consumption and increasing the processing speed. In addition, a low complexity sign-bit correlation based symbol timing synchronization scheme is presented so as to detect and synchronize the OFDM packets robustly and accurately. Moreover, several state-of-the-art technologies are used for developing other processing subsystems and an entire MB-OFDM digital baseband transceiver system is integrated. The target device for the proposed transceiver system is Xilinx Virtex 5 XC5VLX110T FPGA board. In order to validate the proposed transceiver system in the FPGA board, a unified algorithm-architecture-circuit hardware/software co-design environment for complex FPGA system development is presented in this work. The main objective of the proposed strategy is to find an efficient methodology for designing a configurable optimized FPGA system by using as few efforts as possible in system verification procedure, so as to speed up the system development period. The presented co-design methodology has the advantages of easy to use, covering all steps from algorithm proposal to hardware verification, and widely spread for almost all kinds of FPGA developments. Because only the digital baseband transceiver system is developed in this thesis, the validation of transmitting signals through wireless channel in real communication environments still requires the analog front-end and RF components. However, by using the aforementioned hardware/software co-simulation methodology, the transmitter and receiver digital baseband systems get the opportunity to communicate with each other through the channel models, which are proposed from the IEEE 802.15.3a research group, established in MATLAB. Thus, by simply adjust the characteristics of each channel model, e.g. mean excess delay and center frequency, we can estimate the transmission performance of the proposed transceiver system through different communication situations. The main contributions of this thesis are: • A novel mixed radix 128-point FFT algorithm by using multipath pipelined architecture is proposed. The complex multipliers for each processing stage are designed by using modified shift-add architectures. The system wordlength and twiddle word-length are compared and selected based on Signal to Quantization Noise Ratio (SQNR) and power analysis. • IFFT processor performance is analyzed under different Block Floating Point (BFP) arithmetic situations for overflow control, so as to find out the perfect architecture of IFFT algorithm based on the proposed FFT processor. • An innovative low complex timing synchronization and compensation scheme, which consists of Packet Detector (PD) and Timing Offset Estimation (TOE) functions, for MB-OFDM UWB receiver system is employed. By simplifying the cross-correlation and maximum likelihood functions to signbit only, the computational complexity is significantly reduced. • A 64 state soft-decision Viterbi Decoder system by using high speed radix-4 Add-Compare-Select architecture is proposed. Two-pointer Even algorithm is also introduced into the Trace Back unit in the aim of hardware-efficiency. • Several state-of-the-art technologies are integrated into the complete baseband transceiver system, in the aim of implementing a highly-optimized UWB communication system. • An improved design flow is proposed for complex system implementation which can be used for general Field-Programmable Gate Array (FPGA) designs. The design method not only dramatically reduces the time for functional verification, but also provides automatic analysis such as errors and output delays for the implemented hardware systems. • A virtual communication environment is established for validating the proposed MB-OFDM transceiver system. This methodology is proved to be easy for usage and convenient for analyzing the digital baseband system without analog frontend under different communication environments. This PhD thesis is organized in six chapters. In the chapter 1 a brief introduction to the UWB field, as well as the related work, is done, along with the motivation of MBOFDM system development. In the chapter 2, the general information and requirement of MB-OFDM UWB wireless communication protocol is presented. In the chapter 3, the architecture of the MB-OFDM digital baseband transceiver system is presented. The design of the proposed algorithm and architecture for each processing element is detailed in this chapter. Design challenges of such system involve trade-off discussions among design complexity, power consumption, hardware cost, system performance, and some other aspects. All these factors are analyzed and discussed. In the chapter 4, the hardware/software co-design methodology is proposed. Each step of this design flow will be detailed by taking some examples that we met during system development. Then, taking advantages of this design strategy, the Virtual Communication procedure is carried out so as to test and analyze the proposed transceiver architecture. Experimental results from the co-simulation and synthesis report of the implemented FPGA system are given in the chapter 5. The chapter 6 includes conclusions and future work, as well as the results derived from this PhD work.

Uncertainties in the design of support structures and foundations for offshore wind turbines

Offshore wind industry has exponentially grown in the last years. Despite this growth, there are still many uncertainties in this field. This paper analyzes some current uncertainties in the offshore wind market, with the aim of going one step further in the development of this sector. To do this, some already identified uncertainties compromising offshore wind farm structural design have been identified and described in the paper. Examples of these identified uncertainties are the design of the transition piece and the difficulties for the soil properties characterization. Furthermore, this paper deals with other uncertainties not identified yet due to the limited experience in the sector. To do that, current and most used offshore wind standards and recommendations related to the design of foundation and support structures (IEC 61400-1, 2005; IEC 61400-3, 2009; DNV-OS-J101, Design of Offshore Wind Turbine, 2013 and Rules and Guidelines Germanischer Lloyd, WindEnergie, 2005) have been analyzed. These new identified uncertainties are related to the lifetime and return period, loads combination, scour phenomenon and its protection, Morison e Froude Krilov and diffraction regimes, wave theory, different scale and liquefaction. In fact, there are a lot of improvements to make in this field. Some of them are mentioned in this paper, but the future experience in the matter will make it possible to detect more issues to be solved and improved.