58 resultados para swd: Graphic hardware


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Tese para obter o grau de Mestre em Engenharia Electrónica e Telecomunicações

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Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Eletrónica e Computadores

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Dissertação submetida à Escola Superior de Teatro e Cinema para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Teatro - especialização em Encenação.

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O presente Projeto Artístico propõe como principal objetivo a divulgação de obras para clarinete solo e para clarinete e eletrónica produzidas no seio das classes de clarinete e composição da Escola Superior de Música de Lisboa. A preparação e montagem da obra de Edward Luiz Ayres d’Abreu, aqui realizada em estreia absoluta, pretende manter viva a continuidade de produção artística desta instituição a todos os níveis, neste caso, entre dois estudantes. Neste relatório estão registados os benefícios alcançados com o trabalho de pesquisa relacionado com os aspectos biográficos dos compositores, o contexto da criação das obras, assim como a análise e apuramento de questões interpretativas pouco utilizadas na música convencional como por exemplo, as técnicas clarinetísticas contemporâneas (glissando, frulato, vibrato, som e voz, multifónicos, micro-tons), a prática de música com eletrónica, ou a experiência inovadora da recriação musical em palco de uma partitura gráfica.

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Lisboa, cidade cenográfica é uma instalação que resulta dum processo de sucessivos registos de momentos, experiências e vivências da cidade de Lisboa, com diferentes narrativas. Através do método de assemblage de elementos retirados à rua e reconstruindo composições de blocos volumétricas que incluem desde imagens gráficas, à presença de fontes de luz e de som, e texturas várias, produzi uma instalação destinada a ser ocupada, como se do próprio processo de deambulação por uma cidade se tratasse – neste caso Lisboa. A instalação final, – Lisboa, cidade cenográfica -, constitui em si uma maqueta, como ponto de partida para um outro processo, quase interminável, que conduzisse a uma outra instalação que nos engolisse e se apoderasse da nossa presença. Manipulando diferentes escalas, composições e morfologias de espaço obter-se-ia uma instalação quase infindável, como a própria cidade. A actual instalação é como a síntese dum Fóssil Urbano. Na observação e captação de imagens da cidade houve a preocupação de efectuar a diferentes horas do dia. Os sons utilizados na instalação, foram gravados nas ruas de Lisboa e incluem desde sinos de igreja, ao chilrear de pássaros, aos aviões que sobrevoam, ao trânsito e respectivas buzinas e sirenes de ambulâncias, entre outros. No âmbito do desenvolvimento do projecto e desta Memória Descritiva, tive a preocupação de pedir a algumas pessoas – Cartas de Lisboa -, testemunhando o modo como habitam ou habitaram a cidade. Nos headphones presentes na instalação, ouve-se o poema Lisbon Revisited (1923), de Álvaro de Campos, completando assim o som ambiente de Lisboa, cidade cenográfica. Aquele poema só audível daquele modo, acaba por se sobrepor assim, dum modo subtil, aos outros sons ambiente (exteriores aos headphones).

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Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica Ramo de Automação e Eletrónica Industrial

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Dissertação apresentada à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Audiovisual e Multimédia.

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Partial dynamic reconfiguration of FPGAs can be used to implement complex applications using the concept of virtual hardware. In this work we have used partial dynamic reconfiguration to implement a JPEG decoder with reduced area. The image decoding process was adapted to be implemented on the FPGA fabric using this technique. The architecture was tested in a low cost ZYNQ-7020 FPGA that supports dynamic reconfiguration. The results show that the proposed solution needs only 40% of the resources utilized by a static implementation. The performance of the dynamic solution is about 9X slower than the static solution by trading-off internal resources of the FPGA. A throughput of 7 images per second is achievable with the proposed partial dynamic reconfiguration solution.

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Hyperspectral imaging has become one of the main topics in remote sensing applications, which comprise hundreds of spectral bands at different (almost contiguous) wavelength channels over the same area generating large data volumes comprising several GBs per flight. This high spectral resolution can be used for object detection and for discriminate between different objects based on their spectral characteristics. One of the main problems involved in hyperspectral analysis is the presence of mixed pixels, which arise when the spacial resolution of the sensor is not able to separate spectrally distinct materials. Spectral unmixing is one of the most important task for hyperspectral data exploitation. However, the unmixing algorithms can be computationally very expensive, and even high power consuming, which compromises the use in applications under on-board constraints. In recent years, graphics processing units (GPUs) have evolved into highly parallel and programmable systems. Specifically, several hyperspectral imaging algorithms have shown to be able to benefit from this hardware taking advantage of the extremely high floating-point processing performance, compact size, huge memory bandwidth, and relatively low cost of these units, which make them appealing for onboard data processing. In this paper, we propose a parallel implementation of an augmented Lagragian based method for unsupervised hyperspectral linear unmixing on GPUs using CUDA. The method called simplex identification via split augmented Lagrangian (SISAL) aims to identify the endmembers of a scene, i.e., is able to unmix hyperspectral data sets in which the pure pixel assumption is violated. The efficient implementation of SISAL method presented in this work exploits the GPU architecture at low level, using shared memory and coalesced accesses to memory.

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The application of compressive sensing (CS) to hyperspectral images is an active area of research over the past few years, both in terms of the hardware and the signal processing algorithms. However, CS algorithms can be computationally very expensive due to the extremely large volumes of data collected by imaging spectrometers, a fact that compromises their use in applications under real-time constraints. This paper proposes four efficient implementations of hyperspectral coded aperture (HYCA) for CS, two of them termed P-HYCA and P-HYCA-FAST and two additional implementations for its constrained version (CHYCA), termed P-CHYCA and P-CHYCA-FAST on commodity graphics processing units (GPUs). HYCA algorithm exploits the high correlation existing among the spectral bands of the hyperspectral data sets and the generally low number of endmembers needed to explain the data, which largely reduces the number of measurements necessary to correctly reconstruct the original data. The proposed P-HYCA and P-CHYCA implementations have been developed using the compute unified device architecture (CUDA) and the cuFFT library. Moreover, this library has been replaced by a fast iterative method in the P-HYCA-FAST and P-CHYCA-FAST implementations that leads to very significant speedup factors in order to achieve real-time requirements. The proposed algorithms are evaluated not only in terms of reconstruction error for different compressions ratios but also in terms of computational performance using two different GPU architectures by NVIDIA: 1) GeForce GTX 590; and 2) GeForce GTX TITAN. Experiments are conducted using both simulated and real data revealing considerable acceleration factors and obtaining good results in the task of compressing remotely sensed hyperspectral data sets.

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Hyperspectral instruments have been incorporated in satellite missions, providing large amounts of data of high spectral resolution of the Earth surface. This data can be used in remote sensing applications that often require a real-time or near-real-time response. To avoid delays between hyperspectral image acquisition and its interpretation, the last usually done on a ground station, onboard systems have emerged to process data, reducing the volume of information to transfer from the satellite to the ground station. For this purpose, compact reconfigurable hardware modules, such as field-programmable gate arrays (FPGAs), are widely used. This paper proposes an FPGA-based architecture for hyperspectral unmixing. This method based on the vertex component analysis (VCA) and it works without a dimensionality reduction preprocessing step. The architecture has been designed for a low-cost Xilinx Zynq board with a Zynq-7020 system-on-chip FPGA-based on the Artix-7 FPGA programmable logic and tested using real hyperspectral data. Experimental results indicate that the proposed implementation can achieve real-time processing, while maintaining the methods accuracy, which indicate the potential of the proposed platform to implement high-performance, low-cost embedded systems, opening perspectives for onboard hyperspectral image processing.

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Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

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Dissertação apresentada à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Publicidade e Marketing.