Wind tunnel analysis of the flow topology over complex topographies

El principal objetivo de este trabajo es aportar conocimiento para contestar la pregunta: ¿hasta que punto los ensayos en túnel aerodinámico pueden contribuir a determinar las características que afectan la respuesta dinámica de los aerogeneradores operando en terreno complejo?. Esta pregunta no es nueva, de hecho, el debate en la comunidad científica comenzó en el primer tercio del siglo pasado y aún está intensamente vivo. El método generalmente aceptado para enfrentar el mencionado problema consiste en analizar un caso de estudio determinado en el cual se aplican tanto ensayos a escala real como análisis computacionales y ensayos en túnel aerodinámico. Esto no es ni fácil ni barato. Esta es la razón por la cual desde el experimento de Askervein en 1988, los modelizadores del flujo atmosférico tuvieron que esperar hasta 2007 a que el experimento de Bolund fuese puesto en marcha con un despliegue de medios técnicos equivalentes (teniendo en cuenta la evolución de las tecnologías de sensores y computación). El problema contempla tantos aspectos que ambas experiencias fueron restringidas a condiciones de atmósfera neutra con efectos de Coriolis despreciables con objeto de reducir la complejidad. Este es el contexto en el que se ha desarrollado la presente tesis doctoral. La topología del flujo sobre la isla de Bolund ha sido estudiada mediante la reproducción del experimento de Bolund en los túneles aerodinámicos A9 y ACLA16 del IDR. Dos modelos de la isla de Bolund fueron fabricados a dos escalas, 1:230 y 1:115. El flujo de entrada en el túnel aerodinámico simulando la capa límite sin perturbar correspondía a régimen de transición (transitionally rough regime) y fue usado como situación de referencia. El modelo a escala 1:230 fue ensayado en el túnel A9 para determinar la presión sobre su superficie. La distribución del coeficiente de presión sobre la isla proporcionó una visualización y estimación de una región de desprendimiento sobre el pequeño acantilado situado al frente de la misma. Las medidas de presión instantánea con suficiente grado de resolución temporal pusieron de manifiesto la no estacionariedad en la región de desprendimiento. El modelo a escala 1:115 fue ensayado utilizando hilo caliente de tres componentes y un sistema de velocimetría por imágenes de partículas de dos componentes. El flujo fue caracterizado por el ratio de aceleración, el incremento normalizado de energía cinética turbulenta y los ángulos de inclinación y desviación horizontal. Los resultados a lo largo de la dirección 270°y alturas de 2 m y 5 m presentaron una gran similitud con los resultados a escala real del experimento de Bolund. Los perfiles verticales en las localizaciones de las torres meteorológicas mostraron un acuerdo significativo con los resultados a escala real. El análisis de los esfuerzos de Reynolds y el análisis espectral en las localizaciones de los mástiles meteorológicos presentaron niveles de acuerdo variados en ciertas posiciones, mientras que en otras presentaron claras diferencias. El mapeo horizontal del flujo, para una dirección de viento de 270°, permitió caracterizar el comportamiento de la burbuja intermitente de recirculación sobre el pequeño acantilado existente al frente de la isla así como de la región de relajación y de la capa de cortadura en la región corriente abajo de Bolund. Se realizaron medidas de velocidad con alta resolución espacial en planos perpendiculares a la dirección del flujo sin perturbar. Estas medidas permitieron detectar y caracterizar una estructura de flujo similar a un torbellino longitudinal con regiones con altos gradientes de velocidad y alta intensidad de turbulencia. Esta estructura de flujo es, sin duda, un reto para los modelos computacionales y puede considerarse un factor de riesgo para la operación de los aerogeneradores. Se obtuvieron y analizaron distribuciones espaciales de los esfuerzos de Reynolds mediante 3CHW y PIV. Este tipo de parámetros no constituyen parte de los resultados habituales en los ensayos en túnel sobre topografías y son muy útiles para los modelizadores que utilizan simulación de grades torbellinos (LES). Se proporciona una interpretación de los resultados obtenidos en el túnel aerodinámico en términos de utilidad para los diseñadores de parques eólicos. La evolución y variación de los parámetros del flujo a lo largo de líneas, planos y superficies han permitido identificar como estas propiedades del flujo podrían afectar la localización de los aerogeneradores y a la clasificación de emplazamientos. Los resultados presentados sugieren, bajo ciertas condiciones, la robustez de los ensayos en túnel para estudiar la topología sobre terreno complejo y su comparabilidad con otras técnicas de simulación, especialmente considerando el nivel de acuerdo del conjunto de resultados presentados con los resultados a escala real. De forma adicional, algunos de los parámetros del flujo obtenidos de las medidas en túnel son difícilmente determinables en ensayos a escala real o por medios computacionales, considerado el estado del arte. Este trabajo fue realizado como parte de las actividades subvencionadas por la Comisión Europea como dentro del proyecto FP7-PEOPLE-ITN-2008WAUDIT (Wind Resource Assessment Audit and Standardization) dentro de la FP7 Marie-Curie Initial Training Network y por el Ministerio Español de Economía y Competitividad dentro del proyecto ENE2012-36473, TURCO (Determinación en túnel aerodinámico de la distribución espacial de parámetros estadísticos de la turbulencia atmosférica sobre topografías complejas) del Plan Nacional de Investigación (Subprograma de investigación fundamental no orientada 2012). El informe se ha organizado en siete capítulos y un conjunto de anexos. En el primer capítulo se introduce el problema. En el capítulo dos se describen los medios experimentales utilizados. Seguidamente, en el capítulo tres, se analizan en detalle las condiciones de referencia del principal túnel aerodinámico utilizado en esta investigación. En el capítulo tres se presentan resultados de ensayos de presión superficial sobre un modelo de la isla. Los principales resultados del experimento de Bolund se reproducen en el capítulo cinco. En el capítulo seis se identifican diferentes estructuras del flujo sobre la isla y, finalmente, en el capitulo siete, se recogen las conclusiones y una propuesta de lineas de trabajo futuras. ABSTRACT The main objective of this work is to contribute to answer the question: to which extend can the wind tunnel testing contribute to determine the flow characteristics that affect the dynamic response of wind turbines operating in highly complex terrains?. This question is not new, indeed, the debate in the scientific community was opened in the first third of the past century and it is still intensely alive. The accepted approach to face this problem consists in analysing a given case study where full-scale tests, computational modelling and wind tunnel testing are applied to the same topography. This is neither easy nor cheap. This is is the reason why since the Askervein experience in 1988, the atmospheric flow modellers community had to wait till 2007 when the Bolund experiment was setup with a deployment of technical means equivalent (considering the evolution of the sensor and computing techniques). The problem is so manifold that both experiences were restricted to neutral conditions without Coriolis effects in order to reduce the complexity. This is the framework in which this PhD has been carried out. The flow topology over the Bolund Island has been studied by replicating the Bolund experiment in the IDR A9 and ACLA16 wind tunnels. Two mock-ups of the Bolund island were manufactured at two scales of 1:230 and 1:115. The in-flow in the empty wind tunnel simulating the incoming atmospheric boundary layer was in the transitionally rough regime and used as a reference case. The 1:230 model was tested in the A9 wind tunnel to measure surface pressure. The mapping of the pressure coefficient across the island gave a visualisation and estimation of a detachment region on the top of the escarpment in front of the island. Time resolved instantaneous pressure measurements illustrated the non-steadiness in the detachment region. The 1:115 model was tested using 3C hot-wires(HW) and 2C Particle Image Velocimetry(PIV). Measurements at met masts M3, M6, M7 and M8 and along Line 270°were taken to replicate the result of the Bolund experiment. The flow was characterised by the speed-up ratio, normalised increment of the turbulent kinetic energy, inclination angle and turning angle. Results along line 270°at heights of 2 m and 5 m compared very well with the full-scale results of the Bolund experiment. Vertical profiles at the met masts showed a significant agreement with the full-scale results. The analysis of the Reynolds stresses and the spectral analysis at the met mast locations gave a varied level of agreement at some locations while clear mismatch at others. The horizontal mapping of the flow field, for a 270°wind direction, allowed to characterise the behaviour of the intermittent recirculation bubble on top of the front escarpment followed by a relaxation region and the presence of a shear layer in the lee side of the island. Further detailed velocity measurements were taken at cross-flow planes over the island to study the flow structures on the island. A longitudinal vortex-like structure with high mean velocity gradients and high turbulent kinetic energy was characterised on the escarpment and evolving downstream. This flow structure is a challenge to the numerical models while posing a threat to wind farm designers when siting wind turbines. Spatial distribution of Reynold stresses were presented from 3C HW and PIV measurements. These values are not common results from usual wind tunnel measurements and very useful for modellers using large eddy simulation (LES). An interpretation of the wind tunnel results in terms of usefulness to wind farm designers is given. Evolution and variation of the flow parameters along measurement lines, planes and surfaces indicated how the flow field could affect wind turbine siting. Different flow properties were presented so compare the level of agreement to full-scale results and how this affected when characterising the site wind classes. The results presented suggest, under certain conditions, the robustness of the wind tunnel testing for studying flow topology over complex terrain and its capability to compare to other modelling techniques especially from the level of agreement between the different data sets presented. Additionally, some flow parameters obtained from wind tunnel measurements would have been quite difficult to be measured at full-scale or by computational means considering the state of the art. This work was carried out as a part of the activities supported by the EC as part of the FP7- PEOPLE-ITN-2008 WAUDIT project (Wind Resource Assessment Audit and Standardization) within the FP7 Marie-Curie Initial Training Network and by the Spanish Ministerio de Economía y Competitividad, within the framework of the ENE2012-36473, TURCO project (Determination of the Spatial Distribution of Statistic Parameters of Flow Turbulence over Complex Topographies in Wind Tunnel) belonging to the Spanish National Program of Research (Subprograma de investigación fundamental no orientada 2012). The report is organised in seven chapters and a collection of annexes. In chapter one, the problem is introduced. In chapter two the experimental setup is described. Following, in chapter three, the inflow conditions of the main wind tunnel used in this piece of research are analysed in detail. In chapter three, preliminary pressure tests results on a model of the island are presented. The main results from the Bolund experiment are replicated in chapter five. In chapter six, an identification of specific flow strutures over the island is presented and, finally, in chapter seven, conclusions and lines for future works related to the presented one are included.

Diseño de algoritmos de guerra electrónica y radar para su implementación en sistemas de tiempo real

Esta tesis se centra en el estudio y desarrollo de algoritmos de guerra electrónica {electronic warfare, EW) y radar para su implementación en sistemas de tiempo real. La llegada de los sistemas de radio, radar y navegación al terreno militar llevó al desarrollo de tecnologías para combatirlos. Así, el objetivo de los sistemas de guerra electrónica es el control del espectro electomagnético. Una de la funciones de la guerra electrónica es la inteligencia de señales {signals intelligence, SIGINT), cuya labor es detectar, almacenar, analizar, clasificar y localizar la procedencia de todo tipo de señales presentes en el espectro. El subsistema de inteligencia de señales dedicado a las señales radar es la inteligencia electrónica {electronic intelligence, ELINT). Un sistema de tiempo real es aquel cuyo factor de mérito depende tanto del resultado proporcionado como del tiempo en que se da dicho resultado. Los sistemas radar y de guerra electrónica tienen que proporcionar información lo más rápido posible y de forma continua, por lo que pueden encuadrarse dentro de los sistemas de tiempo real. La introducción de restricciones de tiempo real implica un proceso de realimentación entre el diseño del algoritmo y su implementación en plataformas “hardware”. Las restricciones de tiempo real son dos: latencia y área de la implementación. En esta tesis, todos los algoritmos presentados se han implementado en plataformas del tipo field programmable gate array (FPGA), ya que presentan un buen compromiso entre velocidad, coste total, consumo y reconfigurabilidad. La primera parte de la tesis está centrada en el estudio de diferentes subsistemas de un equipo ELINT: detección de señales mediante un detector canalizado, extracción de los parámetros de pulsos radar, clasificación de modulaciones y localization pasiva. La transformada discreta de Fourier {discrete Fourier transform, DFT) es un detector y estimador de frecuencia quasi-óptimo para señales de banda estrecha en presencia de ruido blanco. El desarrollo de algoritmos eficientes para el cálculo de la DFT, conocidos como fast Fourier transform (FFT), han situado a la FFT como el algoritmo más utilizado para la detección de señales de banda estrecha con requisitos de tiempo real. Así, se ha diseñado e implementado un algoritmo de detección y análisis espectral para su implementación en tiempo real. Los parámetros más característicos de un pulso radar son su tiempo de llegada y anchura de pulso. Se ha diseñado e implementado un algoritmo capaz de extraer dichos parámetros. Este algoritmo se puede utilizar con varios propósitos: realizar un reconocimiento genérico del radar que transmite dicha señal, localizar la posición de dicho radar o bien puede utilizarse como la parte de preprocesado de un clasificador automático de modulaciones. La clasificación automática de modulaciones es extremadamente complicada en entornos no cooperativos. Un clasificador automático de modulaciones se divide en dos partes: preprocesado y el algoritmo de clasificación. Los algoritmos de clasificación basados en parámetros representativos calculan diferentes estadísticos de la señal de entrada y la clasifican procesando dichos estadísticos. Los algoritmos de localization pueden dividirse en dos tipos: triangulación y sistemas cuadráticos. En los algoritmos basados en triangulación, la posición se estima mediante la intersección de las rectas proporcionadas por la dirección de llegada de la señal. En cambio, en los sistemas cuadráticos, la posición se estima mediante la intersección de superficies con igual diferencia en el tiempo de llegada (time difference of arrival, TDOA) o diferencia en la frecuencia de llegada (frequency difference of arrival, FDOA). Aunque sólo se ha implementado la estimación del TDOA y FDOA mediante la diferencia de tiempos de llegada y diferencia de frecuencias, se presentan estudios exhaustivos sobre los diferentes algoritmos para la estimación del TDOA, FDOA y localización pasiva mediante TDOA-FDOA. La segunda parte de la tesis está dedicada al diseño e implementación filtros discretos de respuesta finita (finite impulse response, FIR) para dos aplicaciones radar: phased array de banda ancha mediante filtros retardadores (true-time delay, TTD) y la mejora del alcance de un radar sin modificar el “hardware” existente para que la solución sea de bajo coste. La operación de un phased array de banda ancha mediante desfasadores no es factible ya que el retardo temporal no puede aproximarse mediante un desfase. La solución adoptada e implementada consiste en sustituir los desfasadores por filtros digitales con retardo programable. El máximo alcance de un radar depende de la relación señal a ruido promedio en el receptor. La relación señal a ruido depende a su vez de la energía de señal transmitida, potencia multiplicado por la anchura de pulso. Cualquier cambio hardware que se realice conlleva un alto coste. La solución que se propone es utilizar una técnica de compresión de pulsos, consistente en introducir una modulación interna a la señal, desacoplando alcance y resolución. ABSTRACT This thesis is focused on the study and development of electronic warfare (EW) and radar algorithms for real-time implementation. The arrival of radar, radio and navigation systems to the military sphere led to the development of technologies to fight them. Therefore, the objective of EW systems is the control of the electromagnetic spectrum. Signals Intelligence (SIGINT) is one of the EW functions, whose mission is to detect, collect, analyze, classify and locate all kind of electromagnetic emissions. Electronic intelligence (ELINT) is the SIGINT subsystem that is devoted to radar signals. A real-time system is the one whose correctness depends not only on the provided result but also on the time in which this result is obtained. Radar and EW systems must provide information as fast as possible on a continuous basis and they can be defined as real-time systems. The introduction of real-time constraints implies a feedback process between the design of the algorithms and their hardware implementation. Moreover, a real-time constraint consists of two parameters: Latency and area of the implementation. All the algorithms in this thesis have been implemented on field programmable gate array (FPGAs) platforms, presenting a trade-off among performance, cost, power consumption and reconfigurability. The first part of the thesis is related to the study of different key subsystems of an ELINT equipment: Signal detection with channelized receivers, pulse parameter extraction, modulation classification for radar signals and passive location algorithms. The discrete Fourier transform (DFT) is a nearly optimal detector and frequency estimator for narrow-band signals buried in white noise. The introduction of fast algorithms to calculate the DFT, known as FFT, reduces the complexity and the processing time of the DFT computation. These properties have placed the FFT as one the most conventional methods for narrow-band signal detection for real-time applications. An algorithm for real-time spectral analysis for user-defined bandwidth, instantaneous dynamic range and resolution is presented. The most characteristic parameters of a pulsed signal are its time of arrival (TOA) and the pulse width (PW). The estimation of these basic parameters is a fundamental task in an ELINT equipment. A basic pulse parameter extractor (PPE) that is able to estimate all these parameters is designed and implemented. The PPE may be useful to perform a generic radar recognition process, perform an emitter location technique and can be used as the preprocessing part of an automatic modulation classifier (AMC). Modulation classification is a difficult task in a non-cooperative environment. An AMC consists of two parts: Signal preprocessing and the classification algorithm itself. Featurebased algorithms obtain different characteristics or features of the input signals. Once these features are extracted, the classification is carried out by processing these features. A feature based-AMC for pulsed radar signals with real-time requirements is studied, designed and implemented. Emitter passive location techniques can be divided into two classes: Triangulation systems, in which the emitter location is estimated with the intersection of the different lines of bearing created from the estimated directions of arrival, and quadratic position-fixing systems, in which the position is estimated through the intersection of iso-time difference of arrival (TDOA) or iso-frequency difference of arrival (FDOA) quadratic surfaces. Although TDOA and FDOA are only implemented with time of arrival and frequency differences, different algorithms for TDOA, FDOA and position estimation are studied and analyzed. The second part is dedicated to FIR filter design and implementation for two different radar applications: Wideband phased arrays with true-time delay (TTD) filters and the range improvement of an operative radar with no hardware changes to minimize costs. Wideband operation of phased arrays is unfeasible because time delays cannot be approximated by phase shifts. The presented solution is based on the substitution of the phase shifters by FIR discrete delay filters. The maximum range of a radar depends on the averaged signal to noise ratio (SNR) at the receiver. Among other factors, the SNR depends on the transmitted signal energy that is power times pulse width. Any possible hardware change implies high costs. The proposed solution lies in the use of a signal processing technique known as pulse compression, which consists of introducing an internal modulation within the pulse width, decoupling range and resolution.

Determinación de la amplificación sísmica local en el Campus Sur UPM mediante la técnica de sismología de microtremores ReMi.

En el Campus Sur de la Universidad Politécnica de Madrid se ha llevado a cabo un proyecto para obtener una caracterización del subsuelo mediante ensayos ReMi, en colaboración con el departamento de Geofísica del Instituto Geográfico Nacional. La técnica ReMi (Refraction Microtremor) permite, mediante ensayos geofísicos realizados localmente sobre el terreno,obtener los parámetros físicos del mismo, que resultan de especial interés en el ámbito de la ingeniería civil. Esta técnica se caracteriza por englobarse dentro de la sísmica pasiva, muy empleada en prospección geofísica y basada en la obtención del modelo subyacente de distribución de velocidades de propagación de la onda S en función de la profundidad, con la ventaja de aprovechar el ruido sísmico ambiental como fuente de energía. Fue desarrollada en el Laboratorio Sismológico de Nevada (EEUU) por Louie (2001), con el objetivo de presentar una técnica innovadora en la obtención de las velocidades de propagación de manera experimental. Presenta ciertas ventajas, como la observación directa de la dispersión de ondas superficiales,que da un buen resultado de la velocidad de onda S, siendo un método no invasivo, de bajo coste y buena resolución, aplicable en entornos urbanos o sensibles en los que tanto otras técnicas sismológicas como otras variedades de prospección presentan dificultades. La velocidad de propagación de la onda S en los 30 primeros metros VS30, es ampliamente reconocida como un parámetro equivalente válido para caracterizar geotécnicamente el subsuelo y se halla matemáticamente relacionada con la velocidad de propagación de las ondas superficiales a observar mediante la técnica ReMi. Su observación permite el análisis espectral de los registros adquiridos, obteniéndose un modelo representado por la curva de dispersión de cada emplazamiento, de modo que mediante una inversión se obtiene el modelo de velocidad de propagación en función de la profundidad. A través de estos modelos, pueden obtenerse otros parámetros de interés sismológico. Estos resultados se representan sobre mapas isométricos para obtener una relación espacial de los mismos, particularmente conocido como zonación sísmica. De este análisis se extrae que la VS30 promedio del Campus no es baja en exceso, correspondiéndose a posteriori con los resultados de amplificación sísmica, período fundamental de resonancia del lugar y profundidad del sustrato rocoso. En última instancia se comprueba que los valores de amplificación sísmica máxima y el período al cual se produce posiblemente coincidan con los períodos fundamentales de resonancia de algunos edificios del Campus. ABSTRACT In South Campus at Polytechnic University of Madrid, a project has been carried out to obtain a proper subsoil description by applying ReMi tests, in collaboration with the Department of Geophysics of the National Geographic Institute. Through geophysical tests conducted locally, the ReMi (Refraction Microtremor) technique allows to establish the physical parameters of soil, which are of special interest in the field of civil engineering. This technique is part of passive seismic methods, often used in geophysical prospecting. It focuses in obtaining the underlying model of propagation velocity distribution of the shear wave according to depth and has the advantage of being able to use seismic ambient noise as a source of energy. It was developed in the Nevada Seismological Laboratory (USA) by Louie (2001) as an innovative technique for obtaining propagation velocities experimentally. It has several other advantages, including the direct observation of the dispersion of surface waves, which allows to reliably measure S wave velocity. This is a non-invasive, low cost and good resolution method, which can be applied in urban or sensitive environments where other prospection methods present difficulties. The propagation velocity of shear waves in the first 30 meters Vs30 is widely recognized as a valid equivalent parameter to geotechnically characterize the subsurface. It is mathematically related to surface wave's velocity of propagation, which are to observe using REMI technique. Spectral analysis of acquired data sets up a model represented by the dispersion curve at each site, so that, using an inversion process, propagation velocity model in relation to depth is obtained. Through this models, other seismologically interesting parameters can be obtained. These results are represented on isometric maps in order to obtain a spatial relationship between them, a process which is known as seismic zonation. This analysis infers that Vs30 at South Campus is not alarmingly low , corresponding with subsequent results of seismic amplification, fundamental period of resonance of soil and depth of bedrock. Ultimately, it's found that calculated values of soil's fundamental periods at which maximum seismic amplification occurs, may possibly match fundamental periods of some Campus buildings.

Brain-Computer Interfaces: Desarrollo de un sistema de identificación de estados mentales alfa

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.

A simple but efficient voice activity detection algorithm through Hilbert transform and dynamic threshold for speech pathologies

A simple but efficient voice activity detector based on the Hilbert transform and a dynamic threshold is presented to be used on the pre-processing of audio signals -- The algorithm to define the dynamic threshold is a modification of a convex combination found in literature -- This scheme allows the detection of prosodic and silence segments on a speech in presence of non-ideal conditions like a spectral overlapped noise -- The present work shows preliminary results over a database built with some political speech -- The tests were performed adding artificial noise to natural noises over the audio signals, and some algorithms are compared -- Results will be extrapolated to the field of adaptive filtering on monophonic signals and the analysis of speech pathologies on futures works

Multiresolution analysis (discrete wavelet transform) through Daubechies family for emotion recognition in speech

We propose a study of the mathematical properties of voice as an audio signal -- This work includes signals in which the channel conditions are not ideal for emotion recognition -- Multiresolution analysis- discrete wavelet transform – was performed through the use of Daubechies Wavelet Family (Db1-Haar, Db6, Db8, Db10) allowing the decomposition of the initial audio signal into sets of coefficients on which a set of features was extracted and analyzed statistically in order to differentiate emotional states -- ANNs proved to be a system that allows an appropriate classification of such states -- This study shows that the extracted features using wavelet decomposition are enough to analyze and extract emotional content in audio signals presenting a high accuracy rate in classification of emotional states without the need to use other kinds of classical frequency-time features -- Accordingly, this paper seeks to characterize mathematically the six basic emotions in humans: boredom, disgust, happiness, anxiety, anger and sadness, also included the neutrality, for a total of seven states to identify

Double Fourier analysis for Emotion Identification in Voiced Speech

We propose a novel analysis alternative, based on two Fourier Transforms for emotion recognition from speech -- Fourier analysis allows for display and synthesizes different signals, in terms of power spectral density distributions -- A spectrogram of the voice signal is obtained performing a short time Fourier Transform with Gaussian windows, this spectrogram portraits frequency related features, such as vocal tract resonances and quasi-periodic excitations during voiced sounds -- Emotions induce such characteristics in speech, which become apparent in spectrogram time-frequency distributions -- Later, the signal time-frequency representation from spectrogram is considered an image, and processed through a 2-dimensional Fourier Transform in order to perform the spatial Fourier analysis from it -- Finally features related with emotions in voiced speech are extracted and presented

Diseño de cabezal de adquisición para biopotenciales

La monitorización del funcionamiento del corazón se realiza generalmente por medio del análisis de los potenciales de acción generados en las células responsables de la contracción y relajación de este órgano. El proceso de monitorización mencionado consta de diferentes partes. En primer lugar, se adquieren las señales asociadas a la actividad de las células cardíacas. La conexión entre el cuerpo humano y el sistema de acondicionamiento puede ser implementada mediante diferentes tipos de electrodos – de placa metálica, de succión, top-hat, entre otros. Antes de la adquisición la señal eléctrica recogida por los electrodos debe ser acondicionada de acuerdo a las especificaciones de la entrada de la tarjeta de adquisición de datos (DAQ o DAC). Básicamente, debe amplificar la señal de tal manera que se aproveche al máximo el rango dinámico del cuantificador. Las características de ruido del amplificador requerido deben ser diseñadas teniendo en cuenta que el ruido interno del amplificador no afecte a la interpretación del electrocardiograma original (ECG). Durante el diseño del amplificador se han tenido en cuenta varios requisitos. Deberá optimizarse ña relación señal a ruido (SNR) de la señal entre la señal del ECG y el ruido de cuantificación. Además, el nivel de la señal ECG a la entrada de la DAQ deberá alcanzar el máximo nivel del cuantificador. También, el ruido total a la entrada del cuantificador debe ser despreciable frente a la mínima señal discernible del ECG Con el objetivo de llevar a cabo un diseño electrónico con esas prestaciones de ruido, es necesario llevar a cabo un minucioso estudio de los fundamentos de caracterización de ruido. Se han abarcado temas como la teoría básica de señales aleatorias, análisis espectral y su aplicación a la caracterización en sistemas electrónicos. Finalmente, todos esos conceptos han sido aplicados a la caracterización de las diferentes fuentes de ruido en los circuitos con amplificadores operacionales. Muchos prototipos de amplificadores correspondientes a diferentes diseños han sido implementados en placas de circuito impreso (PCB – Printed Board Circuits). Aunque el ancho de banda del amplificador operacional es adecuado para su implementación en una ‘protoboard’, las especificaciones de ruido obligan al uso de PCB. De hecho, los circuitos implementados en PCB son menos sensibles al ruido e interferencias que las ‘protoboard’ dadas las características físicas de ambos tipos de prototipos.

Spectral-based mesh segmentation

In design and manufacturing, mesh segmentation is required for FACE construction in boundary representation (BRep), which in turn is central for featurebased design, machining, parametric CAD and reverse engineering, among others -- Although mesh segmentation is dictated by geometry and topology, this article focuses on the topological aspect (graph spectrum), as we consider that this tool has not been fully exploited -- We preprocess the mesh to obtain a edgelength homogeneous triangle set and its Graph Laplacian is calculated -- We then produce a monotonically increasing permutation of the Fiedler vector (2nd eigenvector of Graph Laplacian) for encoding the connectivity among part feature submeshes -- Within the mutated vector, discontinuities larger than a threshold (interactively set by a human) determine the partition of the original mesh -- We present tests of our method on large complex meshes, which show results which mostly adjust to BRep FACE partition -- The achieved segmentations properly locate most manufacturing features, although it requires human interaction to avoid over segmentation -- Future work includes an iterative application of this algorithm to progressively sever features of the mesh left from previous submesh removals

Sensitivity analysis in optimized parametric curve fitting

Purpose – Curve fitting from unordered noisy point samples is needed for surface reconstruction in many applications -- In the literature, several approaches have been proposed to solve this problem -- However, previous works lack formal characterization of the curve fitting problem and assessment on the effect of several parameters (i.e. scalars that remain constant in the optimization problem), such as control points number (m), curve degree (b), knot vector composition (U), norm degree (k), and point sample size (r) on the optimized curve reconstruction measured by a penalty function (f) -- The paper aims to discuss these issues -- Design/methodology/approach - A numerical sensitivity analysis of the effect of m, b, k and r on f and a characterization of the fitting procedure from the mathematical viewpoint are performed -- Also, the spectral (frequency) analysis of the derivative of the angle of the fitted curve with respect to u as a means to detect spurious curls and peaks is explored -- Findings - It is more effective to find optimum values for m than k or b in order to obtain good results because the topological faithfulness of the resulting curve strongly depends on m -- Furthermore, when an exaggerate number of control points is used the resulting curve presents spurious curls and peaks -- The authors were able to detect the presence of such spurious features with spectral analysis -- Also, the authors found that the method for curve fitting is robust to significant decimation of the point sample -- Research limitations/implications - The authors have addressed important voids of previous works in this field -- The authors determined, among the curve fitting parameters m, b and k, which of them influenced the most the results and how -- Also, the authors performed a characterization of the curve fitting problem from the optimization perspective -- And finally, the authors devised a method to detect spurious features in the fitting curve -- Practical implications – This paper provides a methodology to select the important tuning parameters in a formal manner -- Originality/value - Up to the best of the knowledge, no previous work has been conducted in the formal mathematical evaluation of the sensitivity of the goodness of the curve fit with respect to different possible tuning parameters (curve degree, number of control points, norm degree, etc.)

Dinâmica fisiológica da variabilidade cardíaca: uma abordagem estatística na síncope vasovagal

Introdução: A perda transitória da consciência e tónus postural seguido de rápida recuperação é definida como síncope. Tem sido dada atenção a uma síncope de origem central com descida da pressão sistémica conhecida por síncope vasovagal (SVV). Objetivos: A análise da variabilidade da frequência cardíaca (HRV) é uma das principais estratégias para estudar a SVV através de protocolos padrão (por exemplo tilt test). O principal objetivo deste trabalho é compreender a importância relativa de diversas variáveis, tais como pressão arterial diastólica e sistólica, (dBP) e (sBP), volume sistólico (SV) e resistência periférica total (TPR) na HRV. Métodos: Foram usados modelos estatísticos mistos para modelar o comportamento das variáveis acima descritas na HRV. Analisaram-se mais de mil e quinhentas observações de quatro pacientes com SVV, previamente testados com análise espectral clássica para a fase basal (LF/HF=3.01) e fases de tilt (LF/HF=0.64), indicando uma predominância vagal no período tilt. Resultados: O modelo 1 revelou o papel importante da dBP e uma baixa influência de SV, na fase de tilt, relativos à HRV. No modelo 2 a TPR revelou uma baixa influência na HRV na fase de tilt entre os pacientes. Conclusões: Verificou-se que a HRV é influenciada por um conjunto de variáveis fisiológicas, cuja contribuição individual pode ser usada para compreender as flutuações cardíacas. O uso de modelos estatísticos salientou a importância de estudar o papel da dBP e SV na SVV.

Aplicación del análisis multi-espectral para el reconocimiento automatizado de menas metálicas

Traditional identification of ore minerals with reflected light microscopy relies heavily on the experience of the observer. Qualified observers have become a rarity, as ore microscopy is often neglected in today’s university training, but since it furnishes necessary and inexpensive information, innovative alternatives are needed, especially for quantification. Many of the diagnostic optical properties of ores defy quantification, but recent developments in electronics and optics allow new insights into the reflectance and colour properties of ores. Preliminary results for the development of an expert system aimed at the automatic identification of ores based on their reflectance properties are presented. The discriminatory capacity of the system is enhanced by near IR reflectance measures, while UV filters tested to date are unreliable. Interaction with image analysis software through a wholly automated microscope, to furnish quantitative and morphological information for geometallurgy, relies on automated identification of the ores based on the measured spectra. This methodology increases enormously the performance of the microscopist; nevertheless supervision by an expert is always needed.

Análisis de técnicas de procesado de señal para la sincronización de la frecuencia de muestreo para la medida de armónicos e interarmónicos según la Norma IEC-61000-4-7

[ES]El trabajo fin grado desarrollado en este documento consiste en la realización de una interfaz gráfica que permita analizar la precisión, en la medida de armónicos e interarmónicos de señales eléctricas de tensión y corriente, de diferentes técnicas que buscan la sincronización de la frecuencia de muestreo con la frecuencia fundamental. Se estudian diferentes técnicas de estimación de la frecuencia fundamental y diferentes técnicas de remuestreo aplicadas a señales analíticas de las que se conocen su frecuencia fundamental y su contenido armónico. Estas técnicas de procesado tienen como objetivo mejorar en la medida del contenido armónico haciendo disminuir, mediante la sincronización de la frecuencia de muestreo, el error que se comete debido a la dispersión espectral provocada por el enventanado de las señales.

Diferenciación entre electrocardiogramas normales y arrítmicos usando análisis en frecuencia

En este artículo se presentan avances de un proyecto cuya hipótesis radica en que los electrocardiogramas (ECG) son más fáciles de interpretar en el dominio de la frecuencia que en el dominio del tiempo. Este artículo está dirigido principalmente a personal médico. Metodología: se tomaron 21 electrocardiogramas (18 sanos y tres arrítmicos) de una base de datos del Massachusetts Institute of Technology, y se analizaron en el dominio de la frecuencia, para distinguir cuantitativa y cualitativamente el espectro de pacientes arrítmicos respecto del espectro de pacientes sanos. Se trabajó un número pequeño de muestras, a fin de buscar condiciones estacionarias y calcular la densidad espectral de potencia (PSD) sobre intervalos de 300 muestras, cantidad que abarca entre dos y tres ciclos cardiacos, sobre un rango total de 90.000 muestras. Para la identificación cualitativa, se realizaron las gráficas correspondientes y se comparó su morfología. Para la identificación cuantitativa, se realizó un promediado de los PSD de los registros sanos, respecto al cual se midieron distancias (cuánto se aleja una señal arrítmica de un promedio de las señales sanas) y diferencias de su integral con la de las PSD arrítmicas. Resultados: se encuentran, de modo preliminar, diferencias en los registros sanos y no sanos. En el artículo se presentan las gráficas obtenidas y las distancias e integrales de las PSD de los registros estudiados. Conclusión: en el dominio de la frecuencia se pueden establecer diferencias morfológicas y numéricas, fáciles de identificar, entre electrocardiogramas sanos y no sanos.

Técnicas de análisis, caracterización y detección de señales de voz en entornos acústicos adversos

Este trabajo de Tesis ha abordado el objetivo de dar robustez y mejorar la Detección de Actividad de Voz en entornos acústicos adversos con el fin de favorecer el comportamiento de muchas aplicaciones vocales, por ejemplo aplicaciones de telefonía basadas en reconocimiento automático de voz, aplicaciones en sistemas de transcripción automática, aplicaciones en sistemas multicanal, etc. En especial, aunque se han tenido en cuenta todos los tipos de ruido, se muestra especial interés en el estudio de las voces de fondo, principal fuente de error de la mayoría de los Detectores de Actividad en la actualidad. Las tareas llevadas a cabo poseen como punto de partida un Detector de Actividad basado en Modelos Ocultos de Markov, cuyo vector de características contiene dos componentes: la energía normalizada y la variación de la energía. Las aportaciones fundamentales de esta Tesis son las siguientes: 1) ampliación del vector de características de partida dotándole así de información espectral, 2) ajuste de los Modelos Ocultos de Markov al entorno y estudio de diferentes topologías y, finalmente, 3) estudio e inclusión de nuevas características, distintas de las del punto 1, para filtrar los pulsos de pronunciaciones que proceden de las voces de fondo. Los resultados de detección, teniendo en cuenta los tres puntos anteriores, muestran con creces los avances realizados y son significativamente mejores que los resultados obtenidos, bajo las mismas condiciones, con otros detectores de actividad de referencia. This work has been focused on improving the robustness at Voice Activity Detection in adverse acoustic environments in order to enhance the behavior of many vocal applications, for example telephony applications based on automatic speech recognition, automatic transcription applications, multichannel systems applications, and so on. In particular, though all types of noise have taken into account, this research has special interest in the study of pronunciations coming from far-field speakers, the main error source of most activity detectors today. The tasks carried out have, as starting point, a Hidden Markov Models Voice Activity Detector which a feature vector containing two components: normalized energy and delta energy. The key points of this Thesis are the following: 1) feature vector extension providing spectral information, 2) Hidden Markov Models adjustment to environment and study of different Hidden Markov Model topologies and, finally, 3) study and inclusion of new features, different from point 1, to reject the pronunciations coming from far-field speakers. Detection results, taking into account the above three points, show the advantages of using this method and are significantly better than the results obtained under the same conditions by other well-known voice activity detectors.