54 resultados para User-Computer Interface
em Universidad Politécnica de Madrid
Resumo:
Background: This study examined the daily surgical scheduling problem in a teaching hospital. This problem relates to the use of multiple operating rooms and different types of surgeons in a typical surgical day with deterministic operation durations (preincision, incision, and postincision times). Teaching hospitals play a key role in the health-care system; however, existing models assume that the duration of surgery is independent of the surgeon's skills. This problem has not been properly addressed in other studies. We analyze the case of a Spanish public hospital, in which continuous pressures and budgeting reductions entail the more efficient use of resources. Methods: To obtain an optimal solution for this problem, we developed a mixed-integer programming model and user-friendly interface that facilitate the scheduling of planned operations for the following surgical day. We also implemented a simulation model to assist the evaluation of different dispatching policies for surgeries and surgeons. The typical aspects we took into account were the type of surgeon, potential overtime, idling time of surgeons, and the use of operating rooms. Results: It is necessary to consider the expertise of a given surgeon when formulating a schedule: such skill can decrease the probability of delays that could affect subsequent surgeries or cause cancellation of the final surgery. We obtained optimal solutions for a set of given instances, which we obtained through surgical information related to acceptable times collected from a Spanish public hospital. Conclusions: We developed a computer-aided framework with a user-friendly interface for use by a surgical manager that presents a 3-D simulation of the problem. Additionally, we obtained an efficient formulation for this complex problem. However, the spread of this kind of operation research in Spanish public health hospitals will take a long time since there is a lack of knowledge of the beneficial techniques and possibilities that operational research can offer for the health-care system.
Resumo:
En el mundo actual las aplicaciones basadas en sistemas biométricos, es decir, aquellas que miden las señales eléctricas de nuestro organismo, están creciendo a un gran ritmo. Todos estos sistemas incorporan sensores biomédicos, que ayudan a los usuarios a controlar mejor diferentes aspectos de la rutina diaria, como podría ser llevar un seguimiento detallado de una rutina deportiva, o de la calidad de los alimentos que ingerimos. Entre estos sistemas biométricos, los que se basan en la interpretación de las señales cerebrales, mediante ensayos de electroencefalografía o EEG están cogiendo cada vez más fuerza para el futuro, aunque están todavía en una situación bastante incipiente, debido a la elevada complejidad del cerebro humano, muy desconocido para los científicos hasta el siglo XXI. Por estas razones, los dispositivos que utilizan la interfaz cerebro-máquina, también conocida como BCI (Brain Computer Interface), están cogiendo cada vez más popularidad. El funcionamiento de un sistema BCI consiste en la captación de las ondas cerebrales de un sujeto para después procesarlas e intentar obtener una representación de una acción o de un pensamiento del individuo. Estos pensamientos, correctamente interpretados, son posteriormente usados para llevar a cabo una acción. Ejemplos de aplicación de sistemas BCI podrían ser mover el motor de una silla de ruedas eléctrica cuando el sujeto realice, por ejemplo, la acción de cerrar un puño, o abrir la cerradura de tu propia casa usando un patrón cerebral propio. Los sistemas de procesamiento de datos están evolucionando muy rápido con el paso del tiempo. Los principales motivos son la alta velocidad de procesamiento y el bajo consumo energético de las FPGAs (Field Programmable Gate Array). Además, las FPGAs cuentan con una arquitectura reconfigurable, lo que las hace más versátiles y potentes que otras unidades de procesamiento como las CPUs o las GPUs.En el CEI (Centro de Electrónica Industrial), donde se lleva a cabo este TFG, se dispone de experiencia en el diseño de sistemas reconfigurables en FPGAs. Este TFG es el segundo de una línea de proyectos en la cual se busca obtener un sistema capaz de procesar correctamente señales cerebrales, para llegar a un patrón común que nos permita actuar en consecuencia. Más concretamente, se busca detectar cuando una persona está quedándose dormida a través de la captación de unas ondas cerebrales, conocidas como ondas alfa, cuya frecuencia está acotada entre los 8 y los 13 Hz. Estas ondas, que aparecen cuando cerramos los ojos y dejamos la mente en blanco, representan un estado de relajación mental. Por tanto, este proyecto comienza como inicio de un sistema global de BCI, el cual servirá como primera toma de contacto con el procesamiento de las ondas cerebrales, para el posterior uso de hardware reconfigurable sobre el cual se implementarán los algoritmos evolutivos. Por ello se vuelve necesario desarrollar un sistema de procesamiento de datos en una FPGA. Estos datos se procesan siguiendo la metodología de procesamiento digital de señales, y en este caso se realiza un análisis de la frecuencia utilizando la transformada rápida de Fourier, o FFT. Una vez desarrollado el sistema de procesamiento de los datos, se integra con otro sistema que se encarga de captar los datos recogidos por un ADC (Analog to Digital Converter), conocido como ADS1299. Este ADC está especialmente diseñado para captar potenciales del cerebro humano. De esta forma, el sistema final capta los datos mediante el ADS1299, y los envía a la FPGA que se encarga de procesarlos. La interpretación es realizada por los usuarios que analizan posteriormente los datos procesados. Para el desarrollo del sistema de procesamiento de los datos, se dispone primariamente de dos plataformas de estudio, a partir de las cuales se captarán los datos para después realizar el procesamiento: 1. La primera consiste en una herramienta comercial desarrollada y distribuida por OpenBCI, proyecto que se dedica a la venta de hardware para la realización de EEG, así como otros ensayos. Esta herramienta está formada por un microprocesador, un módulo de memoria SD para el almacenamiento de datos, y un módulo de comunicación inalámbrica que transmite los datos por Bluetooth. Además cuenta con el mencionado ADC ADS1299. Esta plataforma ofrece una interfaz gráfica que sirve para realizar la investigación previa al diseño del sistema de procesamiento, al permitir tener una primera toma de contacto con el sistema. 2. La segunda plataforma consiste en un kit de evaluación para el ADS1299, desde la cual se pueden acceder a los diferentes puertos de control a través de los pines de comunicación del ADC. Esta plataforma se conectará con la FPGA en el sistema integrado. Para entender cómo funcionan las ondas más simples del cerebro, así como saber cuáles son los requisitos mínimos en el análisis de ondas EEG se realizaron diferentes consultas con el Dr Ceferino Maestu, neurofisiólogo del Centro de Tecnología Biomédica (CTB) de la UPM. Él se encargó de introducirnos en los distintos procedimientos en el análisis de ondas en electroencefalogramas, así como la forma en que se deben de colocar los electrodos en el cráneo. Para terminar con la investigación previa, se realiza en MATLAB un primer modelo de procesamiento de los datos. Una característica muy importante de las ondas cerebrales es la aleatoriedad de las mismas, de forma que el análisis en el dominio del tiempo se vuelve muy complejo. Por ello, el paso más importante en el procesamiento de los datos es el paso del dominio temporal al dominio de la frecuencia, mediante la aplicación de la transformada rápida de Fourier o FFT (Fast Fourier Transform), donde se pueden analizar con mayor precisión los datos recogidos. El modelo desarrollado en MATLAB se utiliza para obtener los primeros resultados del sistema de procesamiento, el cual sigue los siguientes pasos. 1. Se captan los datos desde los electrodos y se escriben en una tabla de datos. 2. Se leen los datos de la tabla. 3. Se elige el tamaño temporal de la muestra a procesar. 4. Se aplica una ventana para evitar las discontinuidades al principio y al final del bloque analizado. 5. Se completa la muestra a convertir con con zero-padding en el dominio del tiempo. 6. Se aplica la FFT al bloque analizado con ventana y zero-padding. 7. Los resultados se llevan a una gráfica para ser analizados. Llegados a este punto, se observa que la captación de ondas alfas resulta muy viable. Aunque es cierto que se presentan ciertos problemas a la hora de interpretar los datos debido a la baja resolución temporal de la plataforma de OpenBCI, este es un problema que se soluciona en el modelo desarrollado, al permitir el kit de evaluación (sistema de captación de datos) actuar sobre la velocidad de captación de los datos, es decir la frecuencia de muestreo, lo que afectará directamente a esta precisión. Una vez llevado a cabo el primer procesamiento y su posterior análisis de los resultados obtenidos, se procede a realizar un modelo en Hardware que siga los mismos pasos que el desarrollado en MATLAB, en la medida que esto sea útil y viable. Para ello se utiliza el programa XPS (Xilinx Platform Studio) contenido en la herramienta EDK (Embedded Development Kit), que nos permite diseñar un sistema embebido. Este sistema cuenta con: Un microprocesador de tipo soft-core llamado MicroBlaze, que se encarga de gestionar y controlar todo el sistema; Un bloque FFT que se encarga de realizar la transformada rápida Fourier; Cuatro bloques de memoria BRAM, donde se almacenan los datos de entrada y salida del bloque FFT y un multiplicador para aplicar la ventana a los datos de entrada al bloque FFT; Un bus PLB, que consiste en un bus de control que se encarga de comunicar el MicroBlaze con los diferentes elementos del sistema. Tras el diseño Hardware se procede al diseño Software utilizando la herramienta SDK(Software Development Kit).También en esta etapa se integra el sistema de captación de datos, el cual se controla mayoritariamente desde el MicroBlaze. Por tanto, desde este entorno se programa el MicroBlaze para gestionar el Hardware que se ha generado. A través del Software se gestiona la comunicación entre ambos sistemas, el de captación y el de procesamiento de los datos. También se realiza la carga de los datos de la ventana a aplicar en la memoria correspondiente. En las primeras etapas de desarrollo del sistema, se comienza con el testeo del bloque FFT, para poder comprobar el funcionamiento del mismo en Hardware. Para este primer ensayo, se carga en la BRAM los datos de entrada al bloque FFT y en otra BRAM los datos de la ventana aplicada. Los datos procesados saldrán a dos BRAM, una para almacenar los valores reales de la transformada y otra para los imaginarios. Tras comprobar el correcto funcionamiento del bloque FFT, se integra junto al sistema de adquisición de datos. Posteriormente se procede a realizar un ensayo de EEG real, para captar ondas alfa. Por otro lado, y para validar el uso de las FPGAs como unidades ideales de procesamiento, se realiza una medición del tiempo que tarda el bloque FFT en realizar la transformada. Este tiempo se compara con el tiempo que tarda MATLAB en realizar la misma transformada a los mismos datos. Esto significa que el sistema desarrollado en Hardware realiza la transformada rápida de Fourier 27 veces más rápido que lo que tarda MATLAB, por lo que se puede ver aquí la gran ventaja competitiva del Hardware en lo que a tiempos de ejecución se refiere. En lo que al aspecto didáctico se refiere, este TFG engloba diferentes campos. En el campo de la electrónica: Se han mejorado los conocimientos en MATLAB, así como diferentes herramientas que ofrece como FDATool (Filter Design Analysis Tool). Se han adquirido conocimientos de técnicas de procesado de señal, y en particular, de análisis espectral. Se han mejorado los conocimientos en VHDL, así como su uso en el entorno ISE de Xilinx. Se han reforzado los conocimientos en C mediante la programación del MicroBlaze para el control del sistema. Se ha aprendido a crear sistemas embebidos usando el entorno de desarrollo de Xilinx usando la herramienta EDK (Embedded Development Kit). En el campo de la neurología, se ha aprendido a realizar ensayos EEG, así como a analizar e interpretar los resultados mostrados en el mismo. En cuanto al impacto social, los sistemas BCI afectan a muchos sectores, donde destaca el volumen de personas con discapacidades físicas, para los cuales, este sistema implica una oportunidad de aumentar su autonomía en el día a día. También otro sector importante es el sector de la investigación médica, donde los sistemas BCIs son aplicables en muchas aplicaciones como, por ejemplo, la detección y estudio de enfermedades cognitivas.
Resumo:
Pragmatism is the leading motivation of regularization. We can understand regularization as a modification of the maximum-likelihood estimator so that a reasonable answer could be given in an unstable or ill-posed situation. To mention some typical examples, this happens when fitting parametric or non-parametric models with more parameters than data or when estimating large covariance matrices. Regularization is usually used, in addition, to improve the bias-variance tradeoff of an estimation. Then, the definition of regularization is quite general, and, although the introduction of a penalty is probably the most popular type, it is just one out of multiple forms of regularization. In this dissertation, we focus on the applications of regularization for obtaining sparse or parsimonious representations, where only a subset of the inputs is used. A particular form of regularization, L1-regularization, plays a key role for reaching sparsity. Most of the contributions presented here revolve around L1-regularization, although other forms of regularization are explored (also pursuing sparsity in some sense). In addition to present a compact review of L1-regularization and its applications in statistical and machine learning, we devise methodology for regression, supervised classification and structure induction of graphical models. Within the regression paradigm, we focus on kernel smoothing learning, proposing techniques for kernel design that are suitable for high dimensional settings and sparse regression functions. We also present an application of regularized regression techniques for modeling the response of biological neurons. Supervised classification advances deal, on the one hand, with the application of regularization for obtaining a na¨ıve Bayes classifier and, on the other hand, with a novel algorithm for brain-computer interface design that uses group regularization in an efficient manner. Finally, we present a heuristic for inducing structures of Gaussian Bayesian networks using L1-regularization as a filter. El pragmatismo es la principal motivación de la regularización. Podemos entender la regularización como una modificación del estimador de máxima verosimilitud, de tal manera que se pueda dar una respuesta cuando la configuración del problema es inestable. A modo de ejemplo, podemos mencionar el ajuste de modelos paramétricos o no paramétricos cuando hay más parámetros que casos en el conjunto de datos, o la estimación de grandes matrices de covarianzas. Se suele recurrir a la regularización, además, para mejorar el compromiso sesgo-varianza en una estimación. Por tanto, la definición de regularización es muy general y, aunque la introducción de una función de penalización es probablemente el método más popular, éste es sólo uno de entre varias posibilidades. En esta tesis se ha trabajado en aplicaciones de regularización para obtener representaciones dispersas, donde sólo se usa un subconjunto de las entradas. En particular, la regularización L1 juega un papel clave en la búsqueda de dicha dispersión. La mayor parte de las contribuciones presentadas en la tesis giran alrededor de la regularización L1, aunque también se exploran otras formas de regularización (que igualmente persiguen un modelo disperso). Además de presentar una revisión de la regularización L1 y sus aplicaciones en estadística y aprendizaje de máquina, se ha desarrollado metodología para regresión, clasificación supervisada y aprendizaje de estructura en modelos gráficos. Dentro de la regresión, se ha trabajado principalmente en métodos de regresión local, proponiendo técnicas de diseño del kernel que sean adecuadas a configuraciones de alta dimensionalidad y funciones de regresión dispersas. También se presenta una aplicación de las técnicas de regresión regularizada para modelar la respuesta de neuronas reales. Los avances en clasificación supervisada tratan, por una parte, con el uso de regularización para obtener un clasificador naive Bayes y, por otra parte, con el desarrollo de un algoritmo que usa regularización por grupos de una manera eficiente y que se ha aplicado al diseño de interfaces cerebromáquina. Finalmente, se presenta una heurística para inducir la estructura de redes Bayesianas Gaussianas usando regularización L1 a modo de filtro.
Resumo:
Este informe trata el diseño, desarrollo y construcción de un aerodeslizador de pequeño tamaño, equipado con control remoto que permite al usuario actuar sobre la velocidad y dirección del mismo. Este proyecto podrá ser utilizado en un futuro como base para el desarrollo de aplicaciones más complejas. Un aerodeslizador es un medio de transporte cuyo chasis se eleva sobre el suelo por medio de un motor impulsor que hincha una falda colocada en la parte inferior del mismo. Además, uno o más motores se colocan en la parte trasera del vehículo para propulsarlo. El hecho de que el aerodeslizador no este en contacto directo con la tierra, hace que pueda moverse tanto por tierra como sobre el agua o hielo y que sea capaz de superar pequeños obstáculos. Por otra parte, este hecho se convierte a su vez en un problema debido a que su fuerza de rozamiento al desplazarse es muy pequeña, lo que provoca que sea muy difícil de frenar, y tienda a girar por sí mismo debido a la inercia del movimiento y a las fuerzas provocadas por las corrientes de aire debajo del chasis. Sin embargo, para este proyecto no se ha colocado una falda debajo del mismo, debido a que su diseño es bastante complicado, por lo tanto la fricción con el suelo es menor, aumentando los problemas detallados con anterioridad. El proyecto consta de dos partes, mando a distancia y aerodeslizador, que se conectan a través de antenas de radiofrecuencia (RF). El diseño y desarrollo de cada una ha sido realizado de manera separada exceptuando la parte de las comunicaciones entre ambas. El mando a distancia se divide en tres partes. La primera está compuesta por la interfaz de usuario y el circuito que genera las señales analógicas correspondientes a sus indicaciones. La interfaz de usuario la conforman tres potenciómetros: uno rotatorio y dos deslizantes. El rotatorio se utiliza para controlar la dirección de giro del aerodeslizador, mientras que cada uno de los deslizantes se emplea para controlar la fuerza del motor impulsor y del propulsor respectivamente. En los tres casos los potenciómetros se colocan en el circuito de manera que actúan como divisores de tensión controlables. La segunda parte se compone de un microcontrolador de la familia PSoC. Esta familia de microcontroladores se caracteriza por tener una gran adaptabilidad a la aplicación en la que se quieran utilizar debido a la posibilidad de elección de los periféricos, tanto analógicos como digitales, que forman parte del microcontrolador. Para el mando a distancia se configura con tres conversores A/D que se encargan de transformar las señales procedentes de los potenciómetros, tres amplificadores programables para trabajar con toda la escala de los conversores, un LCD que se utiliza para depurar el código en C con el que se programa y un módulo SPI que es la interfaz que conecta el microcontrolador con la antena. Además, se utilizan cuatro pines externos para elegir el canal de transmisión de la antena. La tercera parte es el módulo transceptor de radio frecuencia (RF) QFM-TRX1-24G, que en el mando a distancia funciona como transmisor. Éste utiliza codificación Manchester para asegurar bajas tasas de error. Como alimentación para los circuitos del mando a distancia se utilizan cuatro pilas AA de 1,5 voltios en serie. En el aerodeslizador se pueden distinguir cinco partes. La primera es el módulo de comunicaciones, que utiliza el mismo transceptor que en el mando a distancia, pero esta vez funciona como receptor y por lo tanto servirá como entrada de datos al sistema haciendo llegar las instrucciones del usuario. Este módulo se comunica con el siguiente, un microcontrolador de la familia PSoC, a través de una interfaz SPI. En este caso el microcontrolador se configura con: un modulo SPI, un LCD utilizado para depurar el código y tres módulos PWM (2 de 8 bits y uno de 16 bits) para controlar los motores y el servo del aerodeslizador. Además, se utilizan cuatro pines externos para seleccionar el canal de recepción de datos. La tercera y cuarta parte se pueden considerar conjuntamente. Ambas están compuestas por el mismo circuito electrónico basado en transistores MOSFET. A la puerta de cada uno de los transistores llega una señal PWM de 100 kilohercios que proviene del microcontrolador, que se encarga de controlar el modo de funcionamiento de los transistores, que llevan acoplado un disipador de calor para evitar que se quemen. A su vez, los transistores hacen funcionar al dos ventiladores, que actúan como motores, el impulsor y el propulsor del aerodeslizador. La quinta y última parte es un servo estándar para modelismo. El servo está controlado por una señal PWM, en la que la longitud del pulso positivo establece la posición de la cabeza del servo, girando en uno u otra dirección según las instrucciones enviadas desde el mando a distancia por el usuario. Para el aerodeslizador se han utilizado dos fuentes de alimentación diferentes: una compuesta por 4 pilas AA de 1,5 voltios en serie que alimentarán al microcontrolador y al servo, y 4 baterías de litio recargables de 3,2 voltios en serie que alimentan el circuito de los motores. La última parte del proyecto es el montaje y ensamblaje final de los dispositivos. Para el chasis del aerodeslizador se ha utilizado una cubierta rectangular de poli-estireno expandido, habitualmente encontrado en el embalaje de productos frágiles. Este material es bastante ligero y con una alta resistencia a los golpes, por lo que es ideal para el propósito del proyecto. En el chasis se han realizado dos agujeros: uno circular situado en el centro del mismo en el se introduce y se ajusta con pegamento el motor impulsor, y un agujero con la forma del servo, situado en uno del los laterales estrechos del rectángulo, en el que se acopla el mismo. El motor propulsor está adherido al cabezal giratorio del servo de manera que rota a la vez que él, haciendo girar al aerodeslizador. El resto de circuitos electrónicos y las baterías se fijan al chasis mediante cinta adhesiva y pegamento procurando en todo momento repartir el peso de manera homogénea por todo el chasis para aumentar la estabilidad del aerodeslizador. SUMMARY: In this final year project a remote controlled hovercraft was designed using mainly technology that is well known by students in the embedded systems programme. This platform could be used to develop further and more complex projects. The system was developed dividing the work into two parts: remote control and hovercraft. The hardware was of the hovercraft and the remote control was designed separately; however, the software was designed at the same time since it was needed to develop the communication system. The result of the project was a remote control hovercraft which has a user friendly interface. The system was designed based on microprocessor technologies and uses common remote control technologies. The system has been designed with technology commonly used by the students in Metropolia University so that it can be readily understood in order to develop other projects based on this platform.
Resumo:
En este Trabajo Fin de Master se desarrolla una aplicación basada en Labview diseñada para la adquisición automática de mapas de electroluminiscencia de células solares en general y células solares multiunión de concentración como caso particular, para diferentes condiciones de polarización. Este sistema permitirá la adquisición de mapas de electroluminescencia de cada una de las sub-células de una célula multiunión. Las variaciones espaciales en la intensidad de electroluminescencia medida podrán ser analizadas y correlacionadas con defectos de distintos tipos en la estructura semiconductora o en los contactos metálicos que forman el dispositivo de célula solar. En la parte teórica se presenta el estado del arte referente a la caracterización de células solares basada en la técnica de electroluminiscencia, así como los antecedentes del Instituto de Energía Solar (IES) referidos a este tema. Para el desarrollo de la parte práctica ha sido necesario diseñar dos drivers en Labview. El primer driver controla una fuente-medidor, que inyecta corriente a la célula solar y recoge datos de la tensión asociada. El segundo driver se utiliza para controlar y automatizar el proceso de adquisición, mediante sensor CCD, de la imagen electroluminiscente de la célula solar sometida a unas condiciones de polarización determinadas. Estos drivers se incluyen dentro de la aplicación final desarrollada, que ofrece al usuario una interfaz para la aplicación de diferentes condiciones de polarización a la célula solar y la adquisición de los mapas de electroluminescencia. La utilización de este sistema es fundamental en los estudios de degradación de células solares que se llevan a cabo actualmente en el Instituto de Energía Solar. De hecho, en este Trabajo Fin de Máster se han realizado las primeras medidas al respecto, cuyos resultados se presentan en la parte final de esta memoria. SUMMARY. This Master Final Project develops a Labview application designed to perform the automatic acquisition of solar cell electroluminescence maps in general, and concentrator multijunction solar cells as a special case, under forward biased conditions. This system allows the acquisition of electroluminescence maps of each of the sub-cells in a multijunction cell. The spatial variations in the intensity of the electroluminescence measured can be analyzed and correlated with defects in the semiconductor structure or in the metal contacts of the solar cell. In the theory section of this memory, the state of the art of the electroluminescence-based characterization techniques for solar cells is presented, and the previous work carried out at I.E.S. is summarized. For the development of the practice part it has been necessary to design two drivers using Labview software. The first driver handles the source-meter injecting current in the solar cell and measuring voltage between its terminals. The second driver is used to handle and automate the acquisition of the solar cell electroluminescence image under forward biased conditions, using a CCD sensor. These drivers are included in the final application, which offers the user an interface to apply different bias conditions to the solar cell and for the acquisition of electroluminescence maps. The use of this system is essential in the studies of degradation of solar cells which is currently underway at the I.E.S. – U.P.M. In this Master Final Project the results of the first measurements are carried out which are presented in the final part of this memory.
Resumo:
Los sistemas basados en la técnica OFDM (Multiplexación por División de Frecuencias Ortogonales) son una evolución de los tradicionales sistemas FDM (Multiplexación por División de Frecuencia), gracias a la cual se consigue un mejor aprovechamiento del ancho de banda. En la actualidad los sistemas OFDM y sus variantes ocupan un lugar muy importante en las comunicaciones, estando implementados en diversos estándares como pueden ser: DVB-T (estándar de la TDT), ADSL, LTE, WIMAX, DAB (radio digital), etc. Debido a ello, en este proyecto se implementa un sistema OFDM en el que poder realizar diversas simulaciones para entender mejor su funcionamiento. Para ello nos vamos a valer de la herramienta Matlab. Los objetivos fundamentales dentro de la simulación del sistema es poner a prueba el empleo de turbo códigos (comparándolo con los códigos convolucionales tradicionales) y de un ecualizador. Todo ello con la intención de mejorar la calidad de nuestro sistema (recibir menos bits erróneos) en condiciones cada vez más adversas: relaciones señal a ruido bajas y multitrayectos. Para ello se han implementado las funciones necesarias en Matlab, así como una interfaz gráfica para que sea más sencillo de utilizar el programa y más didáctico. En los capítulos segundo y tercero de este proyecto se efectúa un estudio de las bases de los sistemas OFDM. En el segundo nos centramos más en un estudio teórico puro para después pasar en el tercero a centrarnos únicamente en la teoría de los bloques implementados en el sistema OFDM que se desarrolla en este proyecto. En el capítulo cuarto se explican las distintas opciones que se pueden llevar a cabo mediante la interfaz implementada, a la vez que se elabora un manual para el correcto uso de la misma. El quinto capítulo se divide en dos partes, en la primera se muestran las representaciones que puede realizar el programa, y en la segunda únicamente se realizan simulaciones para comprobar que tal responde nuestra sistema a distintas configuraciones de canal, y las a distintas configuraciones que hagamos nosotros de nuestro sistema (utilicemos una codificación u otra, utilicemos el ecualizador o el prefijo cíclico, etc…). Para finalizar, en el último capítulo se exponen las conclusiones obtenidas en este proyecto, así como posibles líneas de trabajo que seguir en próximas versiones del mismo. ABSTRACT. Systems based on OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) technique are an evolution of traditional FDM (Frequency Division Multiplexing). Due to the use of OFDM systems are achieved by more efficient use of bandwidth. Nowadays, OFDM systems and variants of OFDM systems occupy a very important place in the world of communications, being implemented in standards such as DVB-T, ADSL, LTE, WiMAX, DAB (digital radio) and another more. For all these reasons, this project implements a OFDM system for performing various simulations for better understanding of OFDM system operation. The system has been simulated using Matlab. With system simulation we search to get two key objectives: to test the use of turbo codes (compared to traditional convolutional codes) and an equalizer. We do so with the intention of improving the quality of our system (receive fewer rates of bit error) in increasingly adverse conditions: lower signal-to-noise and multipath. For these reasons necessaries Matlab´s functions have been developed, and a GUI (User Graphical Interface) has been integrated so the program can be used in a easier and more didactic way. This project is divided into five chapters. In the second and third chapter of this project are developed the basis of OFDM systems. Being developed in the second one a pure theoretical study, while focusing only on block theory implemented in the OFDM system in the third one. The fourth chapter describes the options that can be carried out by the interface implemented. Furthermore the chapter is developed for the correct use of the interface. The fifth chapter is divided into two parts, the first part shows to us the representations that the program can perform, and the second one just makes simulations to check that our system responds to differents channel configurations (use of convolutional codes or turbo codes, the use of equalizer or cyclic prefix…). Finally, the last chapter presents the conclusions of this project and possible lines of work to follow in future versions.
Resumo:
A new version of the TomoRebuild data reduction software package is presented, for the reconstruction of scanning transmission ion microscopy tomography (STIMT) and particle induced X-ray emission tomography (PIXET) images. First, we present a state of the art of the reconstruction codes available for ion beam microtomography. The algorithm proposed here brings several advantages. It is a portable, multi-platform code, designed in C++ with well-separated classes for easier use and evolution. Data reduction is separated in different steps and the intermediate results may be checked if necessary. Although no additional graphic library or numerical tool is required to run the program as a command line, a user friendly interface was designed in Java, as an ImageJ plugin. All experimental and reconstruction parameters may be entered either through this plugin or directly in text format files. A simple standard format is proposed for the input of experimental data. Optional graphic applications using the ROOT interface may be used separately to display and fit energy spectra. Regarding the reconstruction process, the filtered backprojection (FBP) algorithm, already present in the previous version of the code, was optimized so that it is about 10 times as fast. In addition, Maximum Likelihood Expectation Maximization (MLEM) and its accelerated version Ordered Subsets Expectation Maximization (OSEM) algorithms were implemented. A detailed user guide in English is available. A reconstruction example of experimental data from a biological sample is given. It shows the capability of the code to reduce noise in the sinograms and to deal with incomplete data, which puts a new perspective on tomography using low number of projections or limited angle.
Resumo:
Advances in solid-state lighting have overcome common limitations on optical wireless such as power needs due to light dispersion. It's been recently proposed the modification of lamp's drivers to take advantages of its switching behaviour to include data links maintaining the illumination control they provide. In this paper, a remote access application using visible light communications is presented that provides wireless access to a remote computer using a touchscreen as user interface
Resumo:
Facilitating general access to data from sensor networks (including traffic, hydrology and other domains) increases their utility. In this paper we argue that the journalistic metaphor can be effectively used to automatically generate multimedia presentations that help non-expert users analyze and understand sensor data. The journalistic layout and style are familiar to most users. Furthermore, the journalistic approach of ordering information from most general to most specific helps users obtain a high-level understanding while providing them the freedom to choose the depth of analysis to which they want to go. We describe the general characteristics and architectural requirements for an interactive intelligent user interface for exploring sensor data that uses the journalistic metaphor. We also describe our experience in developing this interface in real-world domains (e.g., hydrology).
Resumo:
Identification and tracking of objects in specific environments such as harbors or security areas is a matter of great importance nowadays. With this purpose, numerous systems based on different technologies have been developed, resulting in a great amount of gathered data displayed through a variety of interfaces. Such amount of information has to be evaluated by human operators in order to take the correct decisions, sometimes under highly critical situations demanding both speed and accuracy. In order to face this problem we describe IDT-3D, a platform for identification and tracking of vessels in a harbour environment able to represent fused information in real time using a Virtual Reality application. The effectiveness of using IDT-3D as an integrated surveillance system is currently under evaluation. Preliminary results point to a significant decrease in the times of reaction and decision making of operators facing up a critical situation. Although the current application focus of IDT-3D is quite specific, the results of this research could be extended to the identification and tracking of targets in other controlled environments of interest as coastlines, borders or even urban areas.
Resumo:
Many mobile devices embed nowadays inertial sensors. This enables new forms of human-computer interaction through the use of gestures (movements performed with the mobile device) as a way of communication. This paper presents an accelerometer-based gesture recognition system for mobile devices which is able to recognize a collection of 10 different hand gestures. The system was conceived to be light and to operate in a user -independent manner in real time. The recognition system was implemented in a smart phone and evaluated through a collection of user tests, which showed a recognition accuracy similar to other state-of-the art techniques and a lower computational complexity. The system was also used to build a human -robot interface that enables controlling a wheeled robot with the gestures made with the mobile phone.
Resumo:
El dispositivo Microsoft Kinect for Windows y similares, han introducido en el mundo del PC una nueva forma de interacción denominada “Touchless Gesture User Interface” o TGUI (Interfaz de Usuario por Gestos sin Contacto) [Gentile et al. 2011]. Se trata de una tecnología novedosa en proceso de evolución. La tecnología de Kinect detecta la presencia de un usuario y monitoriza la posición en el espacio de sus articulaciones principales. Esta información permite desarrollar aplicaciones que posibiliten interactuar al usuario con una computadora mediante gestos y sin la necesidad de estar en contacto con periférico alguno. Desde la invención del periférico ratón en los años 60, resulta curioso que con la frenética evolución que ha experimentado el mundo de la informática en todos estos años, este dispositivo no haya sufrido cambios significativos o no haya sido incluso sustituido por otro periférico. En este proyecto se ha abordado el reto de desarrollar un controlador de ratón gestual para Windows utilizando Microsoft Kinect, de tal forma que se sustituya el uso del típico ratón y sea el propio usuario el que actúe como controlador mediante gestos y movimientos de sus manos. El resultado es llamativo y aporta numerosas mejoras y novedades frente a aplicaciones similares, aunque deja en evidencia algunas de las limitaciones de la tecnología implementada por Kinect a día de hoy. Es de esperar que cuando evolucione su tecnología, su uso se convierta en cotidiano.
Resumo:
Gestational Diabetes (GD) has increased over the last 20 years, affecting up to 15% of pregnant women worldwide. The complications associated can be reduced with the appropriate glycemic control during the pregnancy.
Resumo:
The conception of IoT (Internet of Things) is accepted as the future tendency of Internet among academia and industry. It will enable people and things to be connected at anytime and anyplace, with anything and anyone. IoT has been proposed to be applied into many areas such as Healthcare, Transportation,Logistics, and Smart environment etc. However, this thesis emphasizes on the home healthcare area as it is the potential healthcare model to solve many problems such as the limited medical resources, the increasing demands for healthcare from elderly and chronic patients which the traditional model is not capable of. A remarkable change in IoT in semantic oriented vision is that vast sensors or devices are involved which could generate enormous data. Methods to manage the data including acquiring, interpreting, processing and storing data need to be implemented. Apart from this, other abilities that IoT is not capable of are concluded, namely, interoperation, context awareness and security & privacy. Context awareness is an emerging technology to manage and take advantage of context to enable any type of system to provide personalized services. The aim of this thesis is to explore ways to facilitate context awareness in IoT. In order to realize this objective, a preliminary research is carried out in this thesis. The most basic premise to realize context awareness is to collect, model, understand, reason and make use of context. A complete literature review for the existing context modelling and context reasoning techniques is conducted. The conclusion is that the ontology-based context modelling and ontology-based context reasoning are the most promising and efficient techniques to manage context. In order to fuse ontology into IoT, a specific ontology-based context awareness framework is proposed for IoT applications. In general, the framework is composed of eight components which are hardware, UI (User Interface), Context modelling, Context fusion, Context reasoning, Context repository, Security unit and Context dissemination. Moreover, on the basis of TOVE (Toronto Virtual Enterprise), a formal ontology developing methodology is proposed and illustrated which consists of four stages: Specification & Conceptualization, Competency Formulation, Implementation and Validation & Documentation. In addition, a home healthcare scenario is elaborated by listing its well-defined functionalities. Aiming at representing this specific scenario, the proposed ontology developing methodology is applied and the ontology-based model is developed in a free and open-source ontology editor called Protégé. Finally, the accuracy and completeness of the proposed ontology are validated to show that this proposed ontology is able to accurately represent the scenario of interest.
Resumo:
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.