Cooperative off-policy prediction of markov decision processes in adaptive networks

We apply diffusion strategies to propose a cooperative reinforcement learning algorithm, in which agents in a network communicate with their neighbors to improve predictions about their environment. The algorithm is suitable to learn off-policy even in large state spaces. We provide a mean-square-error performance analysis under constant step-sizes. The gain of cooperation in the form of more stability and less bias and variance in the prediction error, is illustrated in the context of a classical model. We show that the improvement in performance is especially significant when the behavior policy of the agents is different from the target policy under evaluation.

A generalized method for flat plates impact detection and location

In the last years, many analyses from acoustic signal processing have been used for different applications. In most cases, these sensor systems are based on the determination of times of flight for signals from every transducer. This paper presents a flat plate generalization method for impact detection and location over linear links or bars-based structures. The use of three piezoelectric sensors allow to achieve the position and impact time while the use of additional sensors lets cover a larger area of detection and avoid wrong timing difference measurements. An experimental setup and some experimental results are briefly presented.

Explointing FPGA block memories for protected cryptographic implementations

Modern Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) are power packed with features to facilitate designers. Availability of features like huge block memory (BRAM), Digital Signal Processing (DSP) cores, embedded CPU makes the design strategy of FPGAs quite different from ASICs. FPGA are also widely used in security-critical application where protection against known attacks is of prime importance. We focus ourselves on physical attacks which target physical implementations. To design countermeasures against such attacks, the strategy for FPGA designers should also be different from that in ASIC. The available features should be exploited to design compact and strong countermeasures. In this paper, we propose methods to exploit the BRAMs in FPGAs for designing compact countermeasures. BRAM can be used to optimize intrinsic countermeasures like masking and dual-rail logic, which otherwise have significant overhead (at least 2X). The optimizations are applied on a real AES-128 co-processor and tested for area overhead and resistance on Xilinx Virtex-5 chips. The presented masking countermeasure has an overhead of only 16% when applied on AES. Moreover Dual-rail Precharge Logic (DPL) countermeasure has been optimized to pack the whole sequential part in the BRAM, hence enhancing the security. Proper robustness evaluations are conducted to analyze the optimization for area and security.

Estimating tremor in Vocal Fold Biomechanics for Neurological Disease characterisation

Neurological Diseases (ND) are affecting larger segments of aging population every year. Treatment is dependent on expensive accurate and frequent monitoring. It is well known that ND leave correlates in speech and phonation. The present work shows a method to detect alterations in vocal fold tension during phonation. These may appear either as hypertension or as cyclical tremor. Estimations of tremor may be produced by auto-regressive modeling of the vocal fold tension series in sustained phonation. The correlates obtained are a set of cyclicality coefficients, the frequency and the root mean square amplitude of the tremor. Statistical distributions of these correlates obtained from a set of male and female subjects are presented. Results from five study cases of female voice are also given.

Fully adaptive gaussian mixture metropolis-hastings algorithm

Markov Chain Monte Carlo methods are widely used in signal processing and communications for statistical inference and stochastic optimization. In this work, we introduce an efficient adaptive Metropolis-Hastings algorithm to draw samples from generic multimodal and multidimensional target distributions. The proposal density is a mixture of Gaussian densities with all parameters (weights, mean vectors and covariance matrices) updated using all the previously generated samples applying simple recursive rules. Numerical results for the one and two-dimensional cases are provided.

Cross-Products LASSO

Negative co-occurrence is a common phenomenon in many signal processing applications. In some cases the signals involved are sparse, and this information can be exploited to recover them. In this paper, we present a sparse learning approach that explicitly takes into account negative co-occurrence. This is achieved by adding a novel penalty term to the LASSO cost function based on the cross-products between the reconstruction coefficients. Although the resulting optimization problem is non-convex, we develop a new and efficient method for solving it based on successive convex approximations. Results on synthetic data, for both complete and overcomplete dictionaries, are provided to validate the proposed approach.

Efficient Monte Carlo optimization for multi-label classifier chains

Multi-label classification (MLC) is the supervised learning problem where an instance may be associated with multiple labels. Modeling dependencies between labels allows MLC methods to improve their performance at the expense of an increased computational cost. In this paper we focus on the classifier chains (CC) approach for modeling dependencies. On the one hand, the original CC algorithm makes a greedy approximation, and is fast but tends to propagate errors down the chain. On the other hand, a recent Bayes-optimal method improves the performance, but is computationally intractable in practice. Here we present a novel double-Monte Carlo scheme (M2CC), both for finding a good chain sequence and performing efficient inference. The M2CC algorithm remains tractable for high-dimensional data sets and obtains the best overall accuracy, as shown on several real data sets with input dimension as high as 1449 and up to 103 labels.

Bases para un diseño metodológico de estimulación binaural como terapia acústica en neurología

La medicina y la ingeniería del siglo XXI han dado como fruto numerosos avances para la sociedad aunque en la mayoría de los casos los tratamientos suelen ser costosos e invasivos. La educación que recibe la sociedad sobre la salud es escasa, ya que sólo vamos al médico cuando realmente estamos enfermos. Este trabajo presenta nuestra apuesta por las terapias complementarias, para el desarrollo de una metodología terapéutica no invasiva y con un costo muy bajo. La finalidad de esta Tesis, que se enmarca en un equipo multidisciplinar, fruto de la estrecha colaboración en el que participan psicopedagogos, ingenieros y médicos, es perfilar una metodología que luego pueda ser aplicable a patologías neurológicas. Aquí, dejamos sentadas las bases. Faltarán nuevos investigadores que continúen este camino para tener una base de datos lo suficientemente extensa de registros de sujetos que hayan sido sometidos a terapia binaural, para poder sacar unas conclusiones sólidas. La aportación de esta Tesis deja cubierta la aplicación, selección, procesado de señal y desarrollo de algoritmos, test cognitivos indicados para el caso específico que nos ocupa, cálculo de incertidumbre del sistema utilizado para la aplicación del estímulo y desarrollo de un test psicoacústico específico. EL empleo del sonido en medicina como es la musicoterapia o sonoterapia ha experimentado una gran difusión en los últimos años, más de 100.000 nuevas citas bibliográficas han aparecido con respecto al año anterior. Sin embargo, son escasísimas las que hacen referencia a las características físico acústicas del sonido empleado, tan sólo hemos encontrado una par de ellas que correlacionan las características físicas del sonido con el tipo de respuesta terapéutica. No encontramos citas bibliográficas específicas que planteen un modelo experimental científico capaz de reproducir las mismas respuestas ante los mismos parámetros y estímulos. En esta Tesis proponemos el uso de estimulación sonora binaural, que consiste en la utilización de dos tonos puros idénticos pero ligeramente diferentes en frecuencia que se presentan de manera separada cada uno en un oído, como consecuencia, la persona que recibe la estimulación percibe un tercer tono, llamado tono binaural, formado por la diferencia de frecuencia de ambos variando su amplitud. Existen estudios que sugieren que dichas frecuencias binaurales pueden modificar los patrones eléctricos de la actividad cerebral y los niveles de arousal, conociéndose en la literatura bajo el nombre de “entrainment”. Tras la revisión bibliográfica del estado del arte, podemos concluir que es necesario el desarrollo de estudios doble ciego bien diseñados, con el objetivo de establecer una base sólida sobre los efectos de este tipo de estimulación, ya que la mayoría de los beneficios documentados se refieren a muestras muy pequeñas y con poco rigor científico, siendo los resultados positivos obtenidos debidos al efecto placebo. La tecnología binaural es barata siendo cualquier avance en esta dirección de interés público. El objetivo concreto de la investigación es estudiar el potencial de las ondas binaurales en un área en particular: tareas que requieren atención y concentración. Se busca obtener cualquier cambio en las ondas cerebrales que se puedan correlar con la mejoras. A la vista de los resultados de estas investigaciones se intentará aplicar esta metodología en neuropatologías que presenten alguna deficiencia en el área de atención como es el Trastorno de espectro Autista. En esta Tesis presentamos los resultados de dos estudios independientes, el primero para sentar las bases del método (tiempos, diseño de estimulaciones, procesado) en una muestra de 78 adultos sanos, el segundo a partir de los resultados obtenidos en el primero, afinando la metodología y para un grupo de 20 niños entre 8 y 12 años, los resultados del segundo estudio sirven para justificar su aplicación en niños con TEA que presenten déficit de atención. ABSTRACT Medicine and engineering in the 21st century have resulted in advances for society but in most cases the treatments are often costly and invasive. The health education society receive is scarce, since only go to the doctor when we are really sick. With this work I present my commitment to complementary therapies, my little grain of sand in the development of a noninvasive therapeutic approach and very low cost, well and can be used in a preventive manner resulting in a society with less sick. The purpose of this thesis is to outline a methodology that can then be applied to neurological diseases, here we lay the groundwork. New researchers are needed to continue this path for a sufficiently extensive records database of subjects who have undergone binaural therapy, and so to draw firm conclusions. The contribution of this thesis includes: the application, selection, signal processing and algorithm development, indicated cognitive tests for the specific case at hand, calculation of system uncertainty of the system and development of a specific psychoacoustic test. The use of sound in medicine, such as music therapy or sound therapy has experienced a great diffusion in recent years, more than 100,000 new citations have appeared over the previous year but very few are those referring to acoustic physical characteristics of sound employee, we have only found a couple of them that physical sound characteristics are correlated with the therapeutic response. We found no specific citations posing a scientific experimental model capable of reproducing the same answers to the same parameters and stimuli. In this thesis we propose the use of binaural sound stimulation which involves the use of two identical but slightly different in frequency pure tones presented separately each in one ear, as a result the subject perceives a third tone, called binaural tone, formed by the difference in frequency with amplitude variations Studies suggest that these binaural frequencies can modify the electrical patterns of brain activity and arousal levels, being known in the literature under the name of “entrainment”. After the literature review of the state of the art, we conclude, it is necessary to develop well-designed double-blind studies, in order to establish a solid foundation on the effects of such stimulation, since most of the documented benefits relate to very small samples and unscientific may be obtained positive results due to the placebo effect. The binaural technology is cheap being any progress in this direction in the public interest. The specific objective of the research is to study the potential of binaural waves in a particular area: tasks requiring attention and concentration also we want to get any change in brain waves that can correlate with improvements. In view of the results of this research we seek to apply this methodology in neuropathology presenting any deficiency in the area of attention such as Autism Spectrum Disorder. In this thesis we present the results of two independent studies, the first to lay the foundation of the method (times, stimulation design, processing) in a sample of 78 healthy adults, the second from the results obtained in the first, refine the methodology for a group of 20 children between 8 and 12 years, the results of the second study used to justify its use in children with ASD that present attention deficit.

Non uniform embedding based on relevance analysis with reduced computational complexity: application to the detection of pathologies from biosignal recordings

Nonlinear analysis tools for studying and characterizing the dynamics of physiological signals have gained popularity, mainly because tracking sudden alterations of the inherent complexity of biological processes might be an indicator of altered physiological states. Typically, in order to perform an analysis with such tools, the physiological variables that describe the biological process under study are used to reconstruct the underlying dynamics of the biological processes. For that goal, a procedure called time-delay or uniform embedding is usually employed. Nonetheless, there is evidence of its inability for dealing with non-stationary signals, as those recorded from many physiological processes. To handle with such a drawback, this paper evaluates the utility of non-conventional time series reconstruction procedures based on non uniform embedding, applying them to automatic pattern recognition tasks. The paper compares a state of the art non uniform approach with a novel scheme which fuses embedding and feature selection at once, searching for better reconstructions of the dynamics of the system. Moreover, results are also compared with two classic uniform embedding techniques. Thus, the goal is comparing uniform and non uniform reconstruction techniques, including the one proposed in this work, for pattern recognition in biomedical signal processing tasks. Once the state space is reconstructed, the scheme followed characterizes with three classic nonlinear dynamic features (Largest Lyapunov Exponent, Correlation Dimension and Recurrence Period Density Entropy), while classification is carried out by means of a simple k-nn classifier. In order to test its generalization capabilities, the approach was tested with three different physiological databases (Speech Pathologies, Epilepsy and Heart Murmurs). In terms of the accuracy obtained to automatically detect the presence of pathologies, and for the three types of biosignals analyzed, the non uniform techniques used in this work lightly outperformed the results obtained using the uniform methods, suggesting their usefulness to characterize non-stationary biomedical signals in pattern recognition applications. On the other hand, in view of the results obtained and its low computational load, the proposed technique suggests its applicability for the applications under study.

Parametric and structural self-adaptation of embedded systems using evolvable hardware

Los sistemas empotrados han sido concebidos tradicionalmente como sistemas de procesamiento específicos que realizan una tarea fija durante toda su vida útil. Para cumplir con requisitos estrictos de coste, tamaño y peso, el equipo de diseño debe optimizar su funcionamiento para condiciones muy específicas. Sin embargo, la demanda de mayor versatilidad, un funcionamiento más inteligente y, en definitiva, una mayor capacidad de procesamiento comenzaron a chocar con estas limitaciones, agravado por la incertidumbre asociada a entornos de operación cada vez más dinámicos donde comenzaban a ser desplegados progresivamente. Esto trajo como resultado una necesidad creciente de que los sistemas pudieran responder por si solos a eventos inesperados en tiempo diseño tales como: cambios en las características de los datos de entrada y el entorno del sistema en general; cambios en la propia plataforma de cómputo, por ejemplo debido a fallos o defectos de fabricación; y cambios en las propias especificaciones funcionales causados por unos objetivos del sistema dinámicos y cambiantes. Como consecuencia, la complejidad del sistema aumenta, pero a cambio se habilita progresivamente una capacidad de adaptación autónoma sin intervención humana a lo largo de la vida útil, permitiendo que tomen sus propias decisiones en tiempo de ejecución. Éstos sistemas se conocen, en general, como sistemas auto-adaptativos y tienen, entre otras características, las de auto-configuración, auto-optimización y auto-reparación. Típicamente, la parte soft de un sistema es mayoritariamente la única utilizada para proporcionar algunas capacidades de adaptación a un sistema. Sin embargo, la proporción rendimiento/potencia en dispositivos software como microprocesadores en muchas ocasiones no es adecuada para sistemas empotrados. En este escenario, el aumento resultante en la complejidad de las aplicaciones está siendo abordado parcialmente mediante un aumento en la complejidad de los dispositivos en forma de multi/many-cores; pero desafortunadamente, esto hace que el consumo de potencia también aumente. Además, la mejora en metodologías de diseño no ha sido acorde como para poder utilizar toda la capacidad de cómputo disponible proporcionada por los núcleos. Por todo ello, no se están satisfaciendo adecuadamente las demandas de cómputo que imponen las nuevas aplicaciones. La solución tradicional para mejorar la proporción rendimiento/potencia ha sido el cambio a unas especificaciones hardware, principalmente usando ASICs. Sin embargo, los costes de un ASIC son altamente prohibitivos excepto en algunos casos de producción en masa y además la naturaleza estática de su estructura complica la solución a las necesidades de adaptación. Los avances en tecnologías de fabricación han hecho que la FPGA, una vez lenta y pequeña, usada como glue logic en sistemas mayores, haya crecido hasta convertirse en un dispositivo de cómputo reconfigurable de gran potencia, con una cantidad enorme de recursos lógicos computacionales y cores hardware empotrados de procesamiento de señal y de propósito general. Sus capacidades de reconfiguración han permitido combinar la flexibilidad propia del software con el rendimiento del procesamiento en hardware, lo que tiene la potencialidad de provocar un cambio de paradigma en arquitectura de computadores, pues el hardware no puede ya ser considerado más como estático. El motivo es que como en el caso de las FPGAs basadas en tecnología SRAM, la reconfiguración parcial dinámica (DPR, Dynamic Partial Reconfiguration) es posible. Esto significa que se puede modificar (reconfigurar) un subconjunto de los recursos computacionales en tiempo de ejecución mientras el resto permanecen activos. Además, este proceso de reconfiguración puede ser ejecutado internamente por el propio dispositivo. El avance tecnológico en dispositivos hardware reconfigurables se encuentra recogido bajo el campo conocido como Computación Reconfigurable (RC, Reconfigurable Computing). Uno de los campos de aplicación más exóticos y menos convencionales que ha posibilitado la computación reconfigurable es el conocido como Hardware Evolutivo (EHW, Evolvable Hardware), en el cual se encuentra enmarcada esta tesis. La idea principal del concepto consiste en convertir hardware que es adaptable a través de reconfiguración en una entidad evolutiva sujeta a las fuerzas de un proceso evolutivo inspirado en el de las especies biológicas naturales, que guía la dirección del cambio. Es una aplicación más del campo de la Computación Evolutiva (EC, Evolutionary Computation), que comprende una serie de algoritmos de optimización global conocidos como Algoritmos Evolutivos (EA, Evolutionary Algorithms), y que son considerados como algoritmos universales de resolución de problemas. En analogía al proceso biológico de la evolución, en el hardware evolutivo el sujeto de la evolución es una población de circuitos que intenta adaptarse a su entorno mediante una adecuación progresiva generación tras generación. Los individuos pasan a ser configuraciones de circuitos en forma de bitstreams caracterizados por descripciones de circuitos reconfigurables. Seleccionando aquellos que se comportan mejor, es decir, que tienen una mejor adecuación (o fitness) después de ser evaluados, y usándolos como padres de la siguiente generación, el algoritmo evolutivo crea una nueva población hija usando operadores genéticos como la mutación y la recombinación. Según se van sucediendo generaciones, se espera que la población en conjunto se aproxime a la solución óptima al problema de encontrar una configuración del circuito adecuada que satisfaga las especificaciones. El estado de la tecnología de reconfiguración después de que la familia de FPGAs XC6200 de Xilinx fuera retirada y reemplazada por las familias Virtex a finales de los 90, supuso un gran obstáculo para el avance en hardware evolutivo; formatos de bitstream cerrados (no conocidos públicamente); dependencia de herramientas del fabricante con soporte limitado de DPR; una velocidad de reconfiguración lenta; y el hecho de que modificaciones aleatorias del bitstream pudieran resultar peligrosas para la integridad del dispositivo, son algunas de estas razones. Sin embargo, una propuesta a principios de los años 2000 permitió mantener la investigación en el campo mientras la tecnología de DPR continuaba madurando, el Circuito Virtual Reconfigurable (VRC, Virtual Reconfigurable Circuit). En esencia, un VRC en una FPGA es una capa virtual que actúa como un circuito reconfigurable de aplicación específica sobre la estructura nativa de la FPGA que reduce la complejidad del proceso reconfiguración y aumenta su velocidad (comparada con la reconfiguración nativa). Es un array de nodos computacionales especificados usando descripciones HDL estándar que define recursos reconfigurables ad-hoc: multiplexores de rutado y un conjunto de elementos de procesamiento configurables, cada uno de los cuales tiene implementadas todas las funciones requeridas, que pueden seleccionarse a través de multiplexores tal y como ocurre en una ALU de un microprocesador. Un registro grande actúa como memoria de configuración, por lo que la reconfiguración del VRC es muy rápida ya que tan sólo implica la escritura de este registro, el cual controla las señales de selección del conjunto de multiplexores. Sin embargo, esta capa virtual provoca: un incremento de área debido a la implementación simultánea de cada función en cada nodo del array más los multiplexores y un aumento del retardo debido a los multiplexores, reduciendo la frecuencia de funcionamiento máxima. La naturaleza del hardware evolutivo, capaz de optimizar su propio comportamiento computacional, le convierten en un buen candidato para avanzar en la investigación sobre sistemas auto-adaptativos. Combinar un sustrato de cómputo auto-reconfigurable capaz de ser modificado dinámicamente en tiempo de ejecución con un algoritmo empotrado que proporcione una dirección de cambio, puede ayudar a satisfacer los requisitos de adaptación autónoma de sistemas empotrados basados en FPGA. La propuesta principal de esta tesis está por tanto dirigida a contribuir a la auto-adaptación del hardware de procesamiento de sistemas empotrados basados en FPGA mediante hardware evolutivo. Esto se ha abordado considerando que el comportamiento computacional de un sistema puede ser modificado cambiando cualquiera de sus dos partes constitutivas: una estructura hard subyacente y un conjunto de parámetros soft. De esta distinción, se derivan dos lineas de trabajo. Por un lado, auto-adaptación paramétrica, y por otro auto-adaptación estructural. El objetivo perseguido en el caso de la auto-adaptación paramétrica es la implementación de técnicas de optimización evolutiva complejas en sistemas empotrados con recursos limitados para la adaptación paramétrica online de circuitos de procesamiento de señal. La aplicación seleccionada como prueba de concepto es la optimización para tipos muy específicos de imágenes de los coeficientes de los filtros de transformadas wavelet discretas (DWT, DiscreteWavelet Transform), orientada a la compresión de imágenes. Por tanto, el objetivo requerido de la evolución es una compresión adaptativa y más eficiente comparada con los procedimientos estándar. El principal reto radica en reducir la necesidad de recursos de supercomputación para el proceso de optimización propuesto en trabajos previos, de modo que se adecúe para la ejecución en sistemas empotrados. En cuanto a la auto-adaptación estructural, el objetivo de la tesis es la implementación de circuitos auto-adaptativos en sistemas evolutivos basados en FPGA mediante un uso eficiente de sus capacidades de reconfiguración nativas. En este caso, la prueba de concepto es la evolución de tareas de procesamiento de imagen tales como el filtrado de tipos desconocidos y cambiantes de ruido y la detección de bordes en la imagen. En general, el objetivo es la evolución en tiempo de ejecución de tareas de procesamiento de imagen desconocidas en tiempo de diseño (dentro de un cierto grado de complejidad). En este caso, el objetivo de la propuesta es la incorporación de DPR en EHW para evolucionar la arquitectura de un array sistólico adaptable mediante reconfiguración cuya capacidad de evolución no había sido estudiada previamente. Para conseguir los dos objetivos mencionados, esta tesis propone originalmente una plataforma evolutiva que integra un motor de adaptación (AE, Adaptation Engine), un motor de reconfiguración (RE, Reconfiguration Engine) y un motor computacional (CE, Computing Engine) adaptable. El el caso de adaptación paramétrica, la plataforma propuesta está caracterizada por: • un CE caracterizado por un núcleo de procesamiento hardware de DWT adaptable mediante registros reconfigurables que contienen los coeficientes de los filtros wavelet • un algoritmo evolutivo como AE que busca filtros wavelet candidatos a través de un proceso de optimización paramétrica desarrollado específicamente para sistemas caracterizados por recursos de procesamiento limitados • un nuevo operador de mutación simplificado para el algoritmo evolutivo utilizado, que junto con un mecanismo de evaluación rápida de filtros wavelet candidatos derivado de la literatura actual, asegura la viabilidad de la búsqueda evolutiva asociada a la adaptación de wavelets. En el caso de adaptación estructural, la plataforma propuesta toma la forma de: • un CE basado en una plantilla de array sistólico reconfigurable de 2 dimensiones compuesto de nodos de procesamiento reconfigurables • un algoritmo evolutivo como AE que busca configuraciones candidatas del array usando un conjunto de funcionalidades de procesamiento para los nodos disponible en una biblioteca accesible en tiempo de ejecución • un RE hardware que explota la capacidad de reconfiguración nativa de las FPGAs haciendo un uso eficiente de los recursos reconfigurables del dispositivo para cambiar el comportamiento del CE en tiempo de ejecución • una biblioteca de elementos de procesamiento reconfigurables caracterizada por bitstreams parciales independientes de la posición, usados como el conjunto de configuraciones disponibles para los nodos de procesamiento del array Las contribuciones principales de esta tesis se pueden resumir en la siguiente lista: • Una plataforma evolutiva basada en FPGA para la auto-adaptación paramétrica y estructural de sistemas empotrados compuesta por un motor computacional (CE), un motor de adaptación (AE) evolutivo y un motor de reconfiguración (RE). Esta plataforma se ha desarrollado y particularizado para los casos de auto-adaptación paramétrica y estructural. • En cuanto a la auto-adaptación paramétrica, las contribuciones principales son: – Un motor computacional adaptable mediante registros que permite la adaptación paramétrica de los coeficientes de una implementación hardware adaptativa de un núcleo de DWT. – Un motor de adaptación basado en un algoritmo evolutivo desarrollado específicamente para optimización numérica, aplicada a los coeficientes de filtros wavelet en sistemas empotrados con recursos limitados. – Un núcleo IP de DWT auto-adaptativo en tiempo de ejecución para sistemas empotrados que permite la optimización online del rendimiento de la transformada para compresión de imágenes en entornos específicos de despliegue, caracterizados por tipos diferentes de señal de entrada. – Un modelo software y una implementación hardware de una herramienta para la construcción evolutiva automática de transformadas wavelet específicas. • Por último, en cuanto a la auto-adaptación estructural, las contribuciones principales son: – Un motor computacional adaptable mediante reconfiguración nativa de FPGAs caracterizado por una plantilla de array sistólico en dos dimensiones de nodos de procesamiento reconfigurables. Es posible mapear diferentes tareas de cómputo en el array usando una biblioteca de elementos sencillos de procesamiento reconfigurables. – Definición de una biblioteca de elementos de procesamiento apropiada para la síntesis autónoma en tiempo de ejecución de diferentes tareas de procesamiento de imagen. – Incorporación eficiente de la reconfiguración parcial dinámica (DPR) en sistemas de hardware evolutivo, superando los principales inconvenientes de propuestas previas como los circuitos reconfigurables virtuales (VRCs). En este trabajo también se comparan originalmente los detalles de implementación de ambas propuestas. – Una plataforma tolerante a fallos, auto-curativa, que permite la recuperación funcional online en entornos peligrosos. La plataforma ha sido caracterizada desde una perspectiva de tolerancia a fallos: se proponen modelos de fallo a nivel de CLB y de elemento de procesamiento, y usando el motor de reconfiguración, se hace un análisis sistemático de fallos para un fallo en cada elemento de procesamiento y para dos fallos acumulados. – Una plataforma con calidad de filtrado dinámica que permite la adaptación online a tipos de ruido diferentes y diferentes comportamientos computacionales teniendo en cuenta los recursos de procesamiento disponibles. Por un lado, se evolucionan filtros con comportamientos no destructivos, que permiten esquemas de filtrado en cascada escalables; y por otro, también se evolucionan filtros escalables teniendo en cuenta requisitos computacionales de filtrado cambiantes dinámicamente. Este documento está organizado en cuatro partes y nueve capítulos. La primera parte contiene el capítulo 1, una introducción y motivación sobre este trabajo de tesis. A continuación, el marco de referencia en el que se enmarca esta tesis se analiza en la segunda parte: el capítulo 2 contiene una introducción a los conceptos de auto-adaptación y computación autonómica (autonomic computing) como un campo de investigación más general que el muy específico de este trabajo; el capítulo 3 introduce la computación evolutiva como la técnica para dirigir la adaptación; el capítulo 4 analiza las plataformas de computación reconfigurables como la tecnología para albergar hardware auto-adaptativo; y finalmente, el capítulo 5 define, clasifica y hace un sondeo del campo del hardware evolutivo. Seguidamente, la tercera parte de este trabajo contiene la propuesta, desarrollo y resultados obtenidos: mientras que el capítulo 6 contiene una declaración de los objetivos de la tesis y la descripción de la propuesta en su conjunto, los capítulos 7 y 8 abordan la auto-adaptación paramétrica y estructural, respectivamente. Finalmente, el capítulo 9 de la parte 4 concluye el trabajo y describe caminos de investigación futuros. ABSTRACT Embedded systems have traditionally been conceived to be specific-purpose computers with one, fixed computational task for their whole lifetime. Stringent requirements in terms of cost, size and weight forced designers to highly optimise their operation for very specific conditions. However, demands for versatility, more intelligent behaviour and, in summary, an increased computing capability began to clash with these limitations, intensified by the uncertainty associated to the more dynamic operating environments where they were progressively being deployed. This brought as a result an increasing need for systems to respond by themselves to unexpected events at design time, such as: changes in input data characteristics and system environment in general; changes in the computing platform itself, e.g., due to faults and fabrication defects; and changes in functional specifications caused by dynamically changing system objectives. As a consequence, systems complexity is increasing, but in turn, autonomous lifetime adaptation without human intervention is being progressively enabled, allowing them to take their own decisions at run-time. This type of systems is known, in general, as selfadaptive, and are able, among others, of self-configuration, self-optimisation and self-repair. Traditionally, the soft part of a system has mostly been so far the only place to provide systems with some degree of adaptation capabilities. However, the performance to power ratios of software driven devices like microprocessors are not adequate for embedded systems in many situations. In this scenario, the resulting rise in applications complexity is being partly addressed by rising devices complexity in the form of multi and many core devices; but sadly, this keeps on increasing power consumption. Besides, design methodologies have not been improved accordingly to completely leverage the available computational power from all these cores. Altogether, these factors make that the computing demands new applications pose are not being wholly satisfied. The traditional solution to improve performance to power ratios has been the switch to hardware driven specifications, mainly using ASICs. However, their costs are highly prohibitive except for some mass production cases and besidesthe static nature of its structure complicates the solution to the adaptation needs. The advancements in fabrication technologies have made that the once slow, small FPGA used as glue logic in bigger systems, had grown to be a very powerful, reconfigurable computing device with a vast amount of computational logic resources and embedded, hardened signal and general purpose processing cores. Its reconfiguration capabilities have enabled software-like flexibility to be combined with hardware-like computing performance, which has the potential to cause a paradigm shift in computer architecture since hardware cannot be considered as static anymore. This is so, since, as is the case with SRAMbased FPGAs, Dynamic Partial Reconfiguration (DPR) is possible. This means that subsets of the FPGA computational resources can now be changed (reconfigured) at run-time while the rest remains active. Besides, this reconfiguration process can be triggered internally by the device itself. This technological boost in reconfigurable hardware devices is actually covered under the field known as Reconfigurable Computing. One of the most exotic fields of application that Reconfigurable Computing has enabled is the known as Evolvable Hardware (EHW), in which this dissertation is framed. The main idea behind the concept is turning hardware that is adaptable through reconfiguration into an evolvable entity subject to the forces of an evolutionary process, inspired by that of natural, biological species, that guides the direction of change. It is yet another application of the field of Evolutionary Computation (EC), which comprises a set of global optimisation algorithms known as Evolutionary Algorithms (EAs), considered as universal problem solvers. In analogy to the biological process of evolution, in EHW the subject of evolution is a population of circuits that tries to get adapted to its surrounding environment by progressively getting better fitted to it generation after generation. Individuals become circuit configurations representing bitstreams that feature reconfigurable circuit descriptions. By selecting those that behave better, i.e., with a higher fitness value after being evaluated, and using them as parents of the following generation, the EA creates a new offspring population by using so called genetic operators like mutation and recombination. As generations succeed one another, the whole population is expected to approach to the optimum solution to the problem of finding an adequate circuit configuration that fulfils system objectives. The state of reconfiguration technology after Xilinx XC6200 FPGA family was discontinued and replaced by Virtex families in the late 90s, was a major obstacle for advancements in EHW; closed (non publicly known) bitstream formats; dependence on manufacturer tools with highly limiting support of DPR; slow speed of reconfiguration; and random bitstream modifications being potentially hazardous for device integrity, are some of these reasons. However, a proposal in the first 2000s allowed to keep investigating in this field while DPR technology kept maturing, the Virtual Reconfigurable Circuit (VRC). In essence, a VRC in an FPGA is a virtual layer acting as an application specific reconfigurable circuit on top of an FPGA fabric that reduces the complexity of the reconfiguration process and increases its speed (compared to native reconfiguration). It is an array of computational nodes specified using standard HDL descriptions that define ad-hoc reconfigurable resources; routing multiplexers and a set of configurable processing elements, each one containing all the required functions, which are selectable through functionality multiplexers as in microprocessor ALUs. A large register acts as configuration memory, so VRC reconfiguration is very fast given it only involves writing this register, which drives the selection signals of the set of multiplexers. However, large overheads are introduced by this virtual layer; an area overhead due to the simultaneous implementation of every function in every node of the array plus the multiplexers, and a delay overhead due to the multiplexers, which also reduces maximum frequency of operation. The very nature of Evolvable Hardware, able to optimise its own computational behaviour, makes it a good candidate to advance research in self-adaptive systems. Combining a selfreconfigurable computing substrate able to be dynamically changed at run-time with an embedded algorithm that provides a direction for change, can help fulfilling requirements for autonomous lifetime adaptation of FPGA-based embedded systems. The main proposal of this thesis is hence directed to contribute to autonomous self-adaptation of the underlying computational hardware of FPGA-based embedded systems by means of Evolvable Hardware. This is tackled by considering that the computational behaviour of a system can be modified by changing any of its two constituent parts: an underlying hard structure and a set of soft parameters. Two main lines of work derive from this distinction. On one side, parametric self-adaptation and, on the other side, structural self-adaptation. The goal pursued in the case of parametric self-adaptation is the implementation of complex evolutionary optimisation techniques in resource constrained embedded systems for online parameter adaptation of signal processing circuits. The application selected as proof of concept is the optimisation of Discrete Wavelet Transforms (DWT) filters coefficients for very specific types of images, oriented to image compression. Hence, adaptive and improved compression efficiency, as compared to standard techniques, is the required goal of evolution. The main quest lies in reducing the supercomputing resources reported in previous works for the optimisation process in order to make it suitable for embedded systems. Regarding structural self-adaptation, the thesis goal is the implementation of self-adaptive circuits in FPGA-based evolvable systems through an efficient use of native reconfiguration capabilities. In this case, evolution of image processing tasks such as filtering of unknown and changing types of noise and edge detection are the selected proofs of concept. In general, evolving unknown image processing behaviours (within a certain complexity range) at design time is the required goal. In this case, the mission of the proposal is the incorporation of DPR in EHW to evolve a systolic array architecture adaptable through reconfiguration whose evolvability had not been previously checked. In order to achieve the two stated goals, this thesis originally proposes an evolvable platform that integrates an Adaptation Engine (AE), a Reconfiguration Engine (RE) and an adaptable Computing Engine (CE). In the case of parametric adaptation, the proposed platform is characterised by: • a CE featuring a DWT hardware processing core adaptable through reconfigurable registers that holds wavelet filters coefficients • an evolutionary algorithm as AE that searches for candidate wavelet filters through a parametric optimisation process specifically developed for systems featured by scarce computing resources • a new, simplified mutation operator for the selected EA, that together with a fast evaluation mechanism of candidate wavelet filters derived from existing literature, assures the feasibility of the evolutionary search involved in wavelets adaptation In the case of structural adaptation, the platform proposal takes the form of: • a CE based on a reconfigurable 2D systolic array template composed of reconfigurable processing nodes • an evolutionary algorithm as AE that searches for candidate configurations of the array using a set of computational functionalities for the nodes available in a run time accessible library • a hardware RE that exploits native DPR capabilities of FPGAs and makes an efficient use of the available reconfigurable resources of the device to change the behaviour of the CE at run time • a library of reconfigurable processing elements featured by position-independent partial bitstreams used as the set of available configurations for the processing nodes of the array Main contributions of this thesis can be summarised in the following list. • An FPGA-based evolvable platform for parametric and structural self-adaptation of embedded systems composed of a Computing Engine, an evolutionary Adaptation Engine and a Reconfiguration Engine. This platform is further developed and tailored for both parametric and structural self-adaptation. • Regarding parametric self-adaptation, main contributions are: – A CE adaptable through reconfigurable registers that enables parametric adaptation of the coefficients of an adaptive hardware implementation of a DWT core. – An AE based on an Evolutionary Algorithm specifically developed for numerical optimisation applied to wavelet filter coefficients in resource constrained embedded systems. – A run-time self-adaptive DWT IP core for embedded systems that allows for online optimisation of transform performance for image compression for specific deployment environments characterised by different types of input signals. – A software model and hardware implementation of a tool for the automatic, evolutionary construction of custom wavelet transforms. • Lastly, regarding structural self-adaptation, main contributions are: – A CE adaptable through native FPGA fabric reconfiguration featured by a two dimensional systolic array template of reconfigurable processing nodes. Different processing behaviours can be automatically mapped in the array by using a library of simple reconfigurable processing elements. – Definition of a library of such processing elements suited for autonomous runtime synthesis of different image processing tasks. – Efficient incorporation of DPR in EHW systems, overcoming main drawbacks from the previous approach of virtual reconfigurable circuits. Implementation details for both approaches are also originally compared in this work. – A fault tolerant, self-healing platform that enables online functional recovery in hazardous environments. The platform has been characterised from a fault tolerance perspective: fault models at FPGA CLB level and processing elements level are proposed, and using the RE, a systematic fault analysis for one fault in every processing element and for two accumulated faults is done. – A dynamic filtering quality platform that permits on-line adaptation to different types of noise and different computing behaviours considering the available computing resources. On one side, non-destructive filters are evolved, enabling scalable cascaded filtering schemes; and on the other, size-scalable filters are also evolved considering dynamically changing computational filtering requirements. This dissertation is organized in four parts and nine chapters. First part contains chapter 1, the introduction to and motivation of this PhD work. Following, the reference framework in which this dissertation is framed is analysed in the second part: chapter 2 features an introduction to the notions of self-adaptation and autonomic computing as a more general research field to the very specific one of this work; chapter 3 introduces evolutionary computation as the technique to drive adaptation; chapter 4 analyses platforms for reconfigurable computing as the technology to hold self-adaptive hardware; and finally chapter 5 defines, classifies and surveys the field of Evolvable Hardware. Third part of the work follows, which contains the proposal, development and results obtained: while chapter 6 contains an statement of the thesis goals and the description of the proposal as a whole, chapters 7 and 8 address parametric and structural self-adaptation, respectively. Finally, chapter 9 in part 4 concludes the work and describes future research paths.

Design, Technology and Characterization of Micromechanised Sensors and Actuators for Harsh Environments

Los sistemas micro electro mecánicos (MEMS) han demostrado ser una exitosa familia de dispositivos que pueden usarse como plataforma para el desarrollo de dispositivos con aplicaciones en óptica, comunicaciones, procesado de señal y sensorización. Los dispositivos MEMS estándar suelen estar fabricados usando tecnología de silicio. Sin embargo, el rendimiento de estos MEMS se puede mejorar si se usan otros materiales. Por ejemplo, el diamante nanocristalino (NCD) ofrece unas excelentes propiedades mecánicas, transparencia y una superficie fácil de funcionalizar. Por otro lado, el sistema de materiales (In; Ga; Al)N, los materiales IIIN, se pueden usar para producir estructuras monocristalinas con alta sensibilidad mecánica y química. Además, el AlN se puede depositar por pulverización catódica reactiva sobre varios substratos, incluyendo NCD, para formar capas policristalinas orientadas con alta respuesta piezoeléctrica. Adicionalmente, tanto el NCD como los materiales III-N muestran una gran estabilidad térmica y química, lo que los hace una elección idónea para desarrollar dispositivos para aplicaciones para alta temperatura, ambientes agresivos e incluso para aplicaciones biocompatibles. En esta tesis se han usado estos materiales para el diseño y medición de demostradores tecnológicos. Se han perseguido tres objetivos principales: _ Desarrollo de unos procesos de fabricación apropiados. _ Medición de las propiedades mecánicas de los materiales y de los factores que limitan el rendimiento de los dispositivos. _ Usar los datos medidos para desarrollar dispositivos demostradores complejos. En la primera parte de esta tesis se han estudiado varias técnicas de fabricación. La estabilidad de estos materiales impide el ataque y dificulta la producción de estructuras suspendidas. Los primeros capítulos de esta disertación se dedican al desarrollo de unos procesos de transferencia de patrones por ataque seco y a la optimización del ataque húmedo sacrificial de varios substratos propuestos. Los resultados de los procedimientos de ataque se presentan y se describe la optimización de las técnicas para la fabricación de estructuras suspendidas de NCD y materiales III-N. En un capítulo posterior se estudia el crecimiento de AlN por pulverización catódica. Como se ha calculado en esta disertación para obtener una actuación eficiente de MEMS, las capas de AlN han de ser finas, típicamente d < 200 nm, lo que supone serias dificultades para la obtención de capas orientadas con respuesta piezoeléctrica. Las condiciones de depósito se han mapeado para identificar las fronteras que proporcionan el crecimiento de material orientado desde los primeros pasos del proceso. Además, durante la optimización de los procesos de ataque se estudió un procedimiento para fabricar películas de GaN nanoporoso. Estas capas porosas pueden servir como capas sacrificiales para la fabricación de estructuras suspendidas de GaN con baja tensión residual o como capas para mejorar la funcionalización superficial de sensores químicos o biológicos. El proceso de inducción de poros se discutirá y también se presentarán experimentos de ataque y funcionalización. En segundo lugar, se han determinado las propiedades mecánicas del NCD y de los materiales III-N. Se han fabricado varias estructuras suspendidas para la medición del módulo de Young y de la tensión residual. Además, las estructuras de NCD se midieron en resonancia para calcular el rendimiento de los dispositivos en términos de frecuencia y factor de calidad. Se identificaron los factores intrínsecos y extrínsecos que limitan ambas figuras de mérito y se han desarrollado modelos para considerar estas imperfecciones en las etapas de diseño de los dispositivos. Por otra parte, los materiales III-N normalmente presentan grandes gradientes de deformación residual que causan la deformación de las estructuras al ser liberadas. Se han medido y modelado estos efectos para los tres materiales binarios del sistema para proporcionar puntos de interpolación que permitan predecir las características de las aleaciones del sistema III-N. Por último, los datos recabados se han usado para desarrollar modelos analíticos y numéricos para el diseño de varios dispositivos. Se han estudiado las propiedades de transducción y se proporcionan topologías optimizadas. En el último capítulo de esta disertación se presentan diseños optimizados de los siguientes dispositivos: _ Traviesas y voladizos de AlN=NCD con actuación piezoeléctrica aplicados a nanoconmutadores de RF para señales de alta potencia. _ Membranas circulares de AlN=NCD con actuación piezoeléctrica aplicadas a lentes sintonizables. _ Filtros ópticos Fabry-Pérot basados en cavidades aéreas y membranas de GaN actuadas electrostáticamente. En resumen, se han desarrollado unos nuevos procedimientos optimizados para la fabricación de estructuras de NCD y materiales III-N. Estas técnicas se han usado para producir estructuras que llevaron a la determinación de las principales propiedades mecánicas y de los parámetros de los dispositivos necesarios para el diseño de MEMS. Finalmente, los datos obtenidos se han usado para el diseño optimizado de varios dispositivos demostradores. ABSTRACT Micro Electro Mechanical Systems (MEMS) have proven to be a successful family of devices that can be used as a platform for the development of devices with applications in optics, communications, signal processing and sensorics. Standard MEMS devices are usually fabricated using silicon based materials. However, the performance of these MEMS can be improved if other material systems are used. For instance, nanocrystalline diamond (NCD) offers excellent mechanical properties, optical transparency and ease of surface functionalization. On the other hand, the (In; Ga; Al)N material system, the III-N materials, can be used to produce single crystal structures with high mechanical and chemical sensitivity. Also, AlN can be deposited by reactive sputtering on various substrates, including NCD, to form oriented polycrystalline layers with high piezoelectric response. In addition, both NCD and III-N materials exhibit high thermal and chemical stability, which makes these material the perfect choice for the development of devices for high temperatures, harsh environments and even biocompatible applications. In this thesis these materials have been used for the design and measurement of technological demonstrators. Three main objectives have been pursued: _ Development of suitable fabrication processes. _ Measurement of the material mechanical properties and device performance limiting factors. _ Use the gathered data to design complex demonstrator devices. In a first part of the thesis several fabrication processes have been addressed. The stability of these materials hinders the etching of the layers and hampers the production of free standing structures. The first chapters of this dissertation are devoted to the development of a dry patterning etching process and to sacrificial etching optimization of several proposed substrates. The results of the etching processes are presented and the optimization of the technique for the manufacturing of NCD and III-N free standing structures is described. In a later chapter, sputtering growth of thin AlN layers is studied. As calculated in this dissertation, for efficient MEMS piezoelectric actuation the AlN layers have to be very thin, typically d < 200 nm, which poses serious difficulties to the production of c-axis oriented material with piezoelectric response. The deposition conditions have been mapped in order to identify the boundaries that give rise to the growth of c-axis oriented material from the first deposition stages. Additionally, during the etching optimization a procedure for fabricating nanoporous GaN layers was also studied. Such porous layers can serve as a sacrificial layer for the release of low stressed GaN devices or as a functionalization enhancement layer for chemical and biological sensors. The pore induction process will be discussed and etching and functionalization trials are presented. Secondly, the mechanical properties of NCD and III-N materials have been determined. Several free standing structures were fabricated for the measurement of the material Young’s modulus and residual stress. In addition, NCD structures were measured under resonance in order to calculate the device performance in terms of frequency and quality factor. Intrinsic and extrinsic limiting factors for both figures were identified and models have been developed in order to take into account these imperfections in the device design stages. On the other hand, III-N materials usually present large strain gradients that lead to device deformation after release. These effects have been measured and modeled for the three binary materials of the system in order to provide the interpolation points for predicting the behavior of the III-N alloys. Finally, the gathered data has been used for developing analytic and numeric models for the design of various devices. The transduction properties are studied and optimized topologies are provided. Optimized design of the following devices is presented at the last chapter of this dissertation: _ AlN=NCD piezoelectrically actuated beams applied to RF nanoswitches for large power signals. _ AlN=NCD piezoelectrically actuated circular membranes applied to tunable lenses. _ GaN based air gap tunable optical Fabry-Pérot filters with electrostatic actuation. On the whole, new optimized fabrication processes has been developed for the fabrication of NCD and III-N MEMS structures. These processing techniques was used to produce structures that led to the determination of the main mechanical properties and device parameters needed for MEMS design. Lastly, the gathered data was used for the design of various optimized demonstrator devices.

Cancelación activa del ruido utilizando el KIT TMS320C5515 EZDSP

El control, o cancelación activa de ruido, consiste en la atenuación del ruido presente en un entorno acústico mediante la emisión de una señal igual y en oposición de fase al ruido que se desea atenuar. La suma de ambas señales en el medio acústico produce una cancelación mutua, de forma que el nivel de ruido resultante es mucho menor al inicial. El funcionamiento de estos sistemas se basa en los principios de comportamiento de los fenómenos ondulatorios descubiertos por Augustin-Jean Fresnel, Christiaan Huygens y Thomas Young entre otros. Desde la década de 1930, se han desarrollado prototipos de sistemas de control activo de ruido, aunque estas primeras ideas eran irrealizables en la práctica o requerían de ajustes manuales cada poco tiempo que hacían inviable su uso. En la década de 1970, el investigador estadounidense Bernard Widrow desarrolla la teoría de procesado adaptativo de señales y el algoritmo de mínimos cuadrados LMS. De este modo, es posible implementar filtros digitales cuya respuesta se adapte de forma dinámica a las condiciones variables del entorno. Con la aparición de los procesadores digitales de señal en la década de 1980 y su evolución posterior, se abre la puerta para el desarrollo de sistemas de cancelación activa de ruido basados en procesado de señal digital adaptativo. Hoy en día, existen sistemas de control activo de ruido implementados en automóviles, aviones, auriculares o racks de equipamiento profesional. El control activo de ruido se basa en el algoritmo fxlms, una versión modificada del algoritmo LMS de filtrado adaptativo que permite compensar la respuesta acústica del entorno. De este modo, se puede filtrar una señal de referencia de ruido de forma dinámica para emitir la señal adecuada que produzca la cancelación. Como el espacio de cancelación acústica está limitado a unas dimensiones de la décima parte de la longitud de onda, sólo es viable la reducción de ruido en baja frecuencia. Generalmente se acepta que el límite está en torno a 500 Hz. En frecuencias medias y altas deben emplearse métodos pasivos de acondicionamiento y aislamiento, que ofrecen muy buenos resultados. Este proyecto tiene como objetivo el desarrollo de un sistema de cancelación activa de ruidos de carácter periódico, empleando para ello electrónica de consumo y un kit de desarrollo DSP basado en un procesador de muy bajo coste. Se han desarrollado una serie de módulos de código para el DSP escritos en lenguaje C, que realizan el procesado de señal adecuado a la referencia de ruido. Esta señal procesada, una vez emitida, produce la cancelación acústica. Empleando el código implementado, se han realizado pruebas que generan la señal de ruido que se desea eliminar dentro del propio DSP. Esta señal se emite mediante un altavoz que simula la fuente de ruido a cancelar, y mediante otro altavoz se emite una versión filtrada de la misma empleando el algoritmo fxlms. Se han realizado pruebas con distintas versiones del algoritmo, y se han obtenido atenuaciones de entre 20 y 35 dB medidas en márgenes de frecuencia estrechos alrededor de la frecuencia del generador, y de entre 8 y 15 dB medidas en banda ancha. ABSTRACT. Active noise control consists on attenuating the noise in an acoustic environment by emitting a signal equal but phase opposed to the undesired noise. The sum of both signals results in mutual cancellation, so that the residual noise is much lower than the original. The operation of these systems is based on the behavior principles of wave phenomena discovered by Augustin-Jean Fresnel, Christiaan Huygens and Thomas Young. Since the 1930’s, active noise control system prototypes have been developed, though these first ideas were practically unrealizable or required manual adjustments very often, therefore they were unusable. In the 1970’s, American researcher Bernard Widrow develops the adaptive signal processing theory and the Least Mean Squares algorithm (LMS). Thereby, implementing digital filters whose response adapts dynamically to the variable environment conditions, becomes possible. With the emergence of digital signal processors in the 1980’s and their later evolution, active noise cancellation systems based on adaptive signal processing are attained. Nowadays active noise control systems have been successfully implemented on automobiles, planes, headphones or racks for professional equipment. Active noise control is based on the fxlms algorithm, which is actually a modified version of the LMS adaptive filtering algorithm that allows compensation for the acoustic response of the environment. Therefore it is possible to dynamically filter a noise reference signal to obtain the appropriate cancelling signal. As the noise cancellation space is limited to approximately one tenth of the wavelength, noise attenuation is only viable for low frequencies. It is commonly accepted the limit of 500 Hz. For mid and high frequencies, conditioning and isolating passive techniques must be used, as they produce very good results. The objective of this project is to develop a noise cancellation system for periodic noise, by using consumer electronics and a DSP development kit based on a very-low-cost processor. Several C coded modules have been developed for the DSP, implementing the appropriate signal processing to the noise reference. This processed signal, once emitted, results in noise cancellation. The developed code has been tested by generating the undesired noise signal in the DSP. This signal is emitted through a speaker simulating the noise source to be removed, and another speaker emits an fxlms filtered version of the same signal. Several versions of the algorithm have been tested, obtaining attenuation levels around 20 – 35 dB measured in a tight bandwidth around the generator frequency, or around 8 – 15 dB measured in broadband.

Information processing in the human brain: magnetoencephalographic approach.

Rapid progress in effective methods to image brain functions has revolutionized neuroscience. It is now possible to study noninvasively in humans neural processes that were previously only accessible in experimental animals and in brain-injured patients. In this endeavor, positron emission tomography has been the leader, but the superconducting quantum interference device-based magnetoencephalography (MEG) is gaining a firm role, too. With the advent of instruments covering the whole scalp, MEG, typically with 5-mm spatial and 1-ms temporal resolution, allows neuroscientists to track cortical functions accurately in time and space. We present five representative examples of recent MEG studies in our laboratory that demonstrate the usefulness of whole-head magnetoencephalography in investigations of spatiotemporal dynamics of cortical signal processing.

Scientific bases of human-machine communication by voice.

The scientific bases for human-machine communication by voice are in the fields of psychology, linguistics, acoustics, signal processing, computer science, and integrated circuit technology. The purpose of this paper is to highlight the basic scientific and technological issues in human-machine communication by voice and to point out areas of future research opportunity. The discussion is organized around the following major issues in implementing human-machine voice communication systems: (i) hardware/software implementation of the system, (ii) speech synthesis for voice output, (iii) speech recognition and understanding for voice input, and (iv) usability factors related to how humans interact with machines.

Chemotactic signal integration in bacteria.

Chemotactic signaling in Escherichia coli involves transmission of both negative and positive signals. In order to examine mechanisms of signal processing, behavioral responses to dual inputs have been measured by using photoactivable "caged" compounds, computer video analysis, and chemoreceptor deletion mutants. Signaling from Tar and Tsr, two receptors that sense amino acids and pH, was studied. In a Tar deletion mutant the photoactivated release of protons, a Tsr repellent, and of serine, a Tsr attractant, in separate experiments at pH 7.0 resulted in tumbling (negative) or smooth-swimming (positive) responses in ca. 50 and 140 ms, respectively. Simultaneous photorelease of protons and serine resulted in a single tumbling or smooth-swimming response, depending on the relative amounts of the two effectors. In contrast, in wild-type E. coli, proton release at pH 7.0 resulted in a biphasic response that was attributed to Tsr-mediated tumbling followed by Tar-mediated smooth-swimming. In wild-type E. coli at more alkaline pH values the Tar-mediated signal was stronger than the Tsr signal, resulting in a strong smooth-swimming response preceded by a diminished tumbling response. These observations imply that (i) a single receptor time-averages the binding of different chemotactic ligands generating a single response; (ii) ligand binding to different receptors can result in a nonintegrated response with the tumbling response preceding the smooth-swimming response; (iii) however, chemotactic signals of different intensities derived from different receptors can also result in an apparently integrated response; and (iv) the different chemotactic responses to protons at neutral and alkaline pH may contribute to E. coli migration toward neutrality.