Framework adaptable y reconfigurable dinámicamente para procesamiento de vídeo: aplicación a la etapa de filtrado adaptativo en sistemas de compresión de vídeo H.264/AVC y SVC

Los sistemas basados en componentes hardware con niveles de paralelismo estático tienden a infrautilizar sus recursos lógicos, ya que se diseñan para soportar el peor escenario posible. Este hecho se acentúa cuando se trabaja con los nuevos estándares de compresión de vídeo, como son el H.264/AVC y el SVC. Estos necesitan soluciones flexibles, capaces de soportar distintos escenarios, y escalables a fin de maximizar la utilización de recursos en todo momento. Por ello, y como alternativa a las soluciones estáticas o multiprocesadoras, este artículo presenta una arquitectura hardware escalable y reconfigurable dinámicamente para el filtrado de bucle adaptativo o Deblocking Filter. Su funcionamiento se basa en el de los arrays sistólicos, y su estrategia de paralelismo maximiza el número de macrobloques que pueden ser procesos simultáneamente.

Control adaptativo del acabado superficial en la de procesos de torneado automatizados

El objetivo principal de este trabajo es el diseño y desarrollo de un sistema de control on-line del acabado superficial en procesos de torneado automatizado CNC. El sistema de control se divide en dos fases principales: en la primera fase, se diseña un sistema de monitorización del acabado superficial basado en el análisis de las fuerzas de corte del proceso de mecanizado; en la segunda fase, se desarrolla un sistema de control adaptativo en lazo cerrado basado en la información obtenida durante la monitorización del proceso de corte. Este sistema permite mantener el acabado superficial dentro de un rango de valores óptimos mediante el ajuste on-line del avance a través de la comunicación con el PLC del torno CNC. El sistema de control desarrollado logra mantener la rugosidad superficial dentro de los valores preestablecidos en la fase de diseño detectando y corrigiendo errores durante la ejecución del mecanizado.

Aplicaciones de filtrado adaptativo LMS para mejorar la respuesta de acelerómetros

El proyecto, “Aplicaciones de filtrado adaptativo LMS para mejorar la respuesta de acelerómetros”, se realizó con el objetivo de eliminar señales no deseadas de la señal de información procedentes de los acelerómetros para aplicaciones automovilísticas, mediante los algoritmos de los filtros adaptativos LMS. Dicho proyecto, está comprendido en tres áreas para su realización y ejecución, los cuales fueron ejecutados desde el inicio hasta el último día de trabajo. En la primera área de aplicación, diseñamos filtros paso bajo, paso alto, paso banda y paso banda eliminada, en lo que son los filtros de butterworth, filtros Chebyshev, de tipo uno como de tipo dos y filtros elípticos. Con esta primera parte, lo que se quiere es conocer, o en nuestro caso, recordar el entorno de Matlab, en sus distintas ecuaciones prediseñadas que nos ofrece el mencionado entorno, como también nos permite conocer un poco las características de estos filtros. Para posteriormente probar dichos filtros en el DSP. En la segunda etapa, y tras recordar un poco el entorno de Matlab, nos centramos en la elaboración y/o diseño de nuestro filtro adaptativo LMS; experimentado primero con Matlab, para como ya se dijo, entender y comprender el comportamiento del mismo. Cuando ya teníamos claro esta parte, procedimos a “cargar” el código en el DSP, compilarlo y depurarlo, realizando estas últimas acciones gracias al Visual DSP. Resaltaremos que durante esta segunda etapa se empezó a excitar las entradas del sistema, con señales provenientes del Cool Edit Pro, y además para saber cómo se comportaba el filtro adaptativo LMS, se utilizó señales provenientes de un generador de funciones, para obtener de esta manera un desfase entre las dos señales de entrada; aunque también se utilizó el propio Cool Edit Pro para obtener señales desfasadas, pero debido que la fase tres no podíamos usar el mencionado software, realizamos pruebas con el generador de funciones. Finalmente, en la tercera etapa, y tras comprobar el funcionamiento deseado de nuestro filtro adaptativo DSP con señales de entrada simuladas, pasamos a un laboratorio, en donde se utilizó señales provenientes del acelerómetro 4000A, y por supuesto, del generador de funciones; el cual sirvió para la formación de nuestra señal de referencia, que permitirá la eliminación de una de las frecuencias que se emitirá del acelerómetro. Por último, cabe resaltar que pudimos obtener un comportamiento del filtro adaptativo LMS adecuado, y como se esperaba. Realizamos pruebas, con señales de entrada desfasadas, y obtuvimos curiosas respuestas a la salida del sistema, como son que la frecuencia a eliminar, mientras más desfasado estén estas señales, mas se notaba. Solucionando este punto al aumentar el orden del filtro. Finalmente podemos concluir que pese a que los filtros digitales probados en la primera etapa son útiles, para tener una respuesta lo más ideal posible hay que tener en cuenta el orden del filtro, el cual debe ser muy alto para que las frecuencias próximas a la frecuencia de corte, no se atenúen. En cambio, en los filtros adaptativos LMS, si queremos por ejemplo, eliminar una señal de entre tres señales, sólo basta con introducir la frecuencia a eliminar, por una de las entradas del filtro, en concreto la señal de referencia. De esta manera, podemos eliminar una señal de entre estas tres, de manera que las otras dos, no se vean afectadas por el procedimiento. Abstract The project, "LMS adaptive filtering applications to improve the response of accelerometers" was conducted in order to remove unwanted signals from the information signal from the accelerometers for automotive applications using algorithms LMS adaptive filters. The project is comprised of three areas for implementation and execution, which were executed from the beginning until the last day. In the first area of application, we design low pass filters, high pass, band pass and band-stop, as the filters are Butterworth, Chebyshev filters, type one and type two and elliptic filters. In this first part, what we want is to know, or in our case, remember the Matlab environment, art in its various equations offered by the mentioned environment, as well as allows us to understand some of the characteristics of these filters. To further test these filters in the DSP. In the second stage, and recalling some Matlab environment, we focus on the development and design of our LMS adaptive filter; experimented first with Matlab, for as noted above, understand the behavior of the same. When it was clear this part, proceeded to "load" the code in the DSP, compile and debug, making these latest actions by the Visual DSP. Will highlight that during this second stage began to excite the system inputs, with signals from the Cool Edit Pro, and also for how he behaved the LMS adaptive filter was used signals from a function generator, to thereby obtain a gap between the two input signals, but also used Cool Edit Pro himself for phase signals, but due to phase three could not use such software, we test the function generator. Finally, in the third stage, and after checking the desired performance of our DSP adaptive filter with simulated input signals, we went to a laboratory, where we used signals from the accelerometer 4000A, and of course, the function generator, which was used for the formation of our reference signal, enabling the elimination of one of the frequencies to be emitted from the accelerometer. Note that they were able to obtain a behavior of the LMS adaptive filter suitable as expected. We test with outdated input signals, and got curious response to the output of the system, such as the frequency to remove, the more outdated are these signs, but noticeable. Solving this point with increasing the filter order. We can conclude that although proven digital filters in the first stage are useful, to have a perfect answer as possible must be taken into account the order of the filter, which should be very high for frequencies near the frequency cutting, not weakened. In contrast, in the LMS adaptive filters if we for example, remove a signal from among three signals, only enough to eliminate the frequency input on one of the inputs of the filter, namely the reference signal. Thus, we can remove a signal between these three, so that the other two, not affected by the procedure.

Controlador MIDI basado en Arduino

El presente proyecto tiene como objetivo la creación de un controlador MIDI económico que haga uso de la tecnología actual, y partiendo de la idea del instrumento clásico, el Theremin, desarrollado por Lev Serguéievich Termen. Para ello se ha dividido el proyecto en dos principales bloques, el primero, hardware y el segundo, software. En la parte del hardware, se explica cual ha sido la razón de la utilización del microprocesador Arduino Uno, sus características técnicas y el uso de sensores de ultrasonido, ya que proporcionan la característica de poder interactuar con el controlador a través de gestos con las manos, al igual que un Theremin clásico. Se explica el montaje de los dispositivos que conforman el controlador, así como la mejora realizada, con la utilización de 4 de estos sensores, para dar más capacidades de interactuación con el controlador MIDI. También se ve en ese apartado, como se programa la tarjeta de Arduino, para que se encargue de realizar medidas con los sensores y enviarlas por el puerto serial USB. En el apartado del software se da una introducción al entorno de programación Max/MSP. Se ve el plug in desarrollado con este lenguaje, para poder comunicar el controlador MIDI con un software de audio profesional (Ableton Live) y se explica con detalle los bloques que conforman el plug in de control de sensores y como es transformada la información que entrega el microprocesador Arduino por el puerto USB, en datos MIDI. También, se da una explicación sobre el manejo correcto del controlador a la hora de mover las manos sobre los sensores y de donde situar el instrumento para que no se produzcan problemas de interferencias con las señales que envían los ultrasonidos. Además, se proporciona un presupuesto del coste de los materiales, y otro del coste del desarrollo realizado por el ingeniero. ABSTRACT The aim of this Project is the creation of an economical MIDI controller that uses nowadays technology and that is based on the idea of the Theremin, a classical instrument conceived by Lev Serguéievich Termen. In order to accomplish this, the project has been divided into two sections: hardware and software. The hardware section explains why the microprocessor Arduino Uno has been chosen, sets out its technical specifications and the use of ultrasonic sensors. These sensors enable the user to interact with the controller through hand gestures like the Theremin. The assembly of the devices is exposed as well as the improvements made with the use of four of these sensors to offer more interactive capabilities with the MIDI controller. The Arduino singleboard programming that performs the measurements with the sensors and sends these measurements through the USB serial port is also explained here. The software section introduces Max/MSP programming environment as well as the plug in developed with this language that connects the MIDI controller with professional audio software (Ableton Live). The blocks that build the sensor controller plug in are explained in detail along with the way the Arduino delivers the information through the USB port into MIDI data. In addition, an explanation of the correct handling of the MIDI controller is given focusing on how the user should move his hands above the sensors and where to place the instrument to avoid interference problems with the signals sent. Also, a cost estimation of both materials and engineering is provided.

Diseño e implementación de un controlador de ratón gestual para Microsoft Windows con Kinect - Touchless Gesture User Interface

El dispositivo Microsoft Kinect for Windows y similares, han introducido en el mundo del PC una nueva forma de interacción denominada “Touchless Gesture User Interface” o TGUI (Interfaz de Usuario por Gestos sin Contacto) [Gentile et al. 2011]. Se trata de una tecnología novedosa en proceso de evolución. La tecnología de Kinect detecta la presencia de un usuario y monitoriza la posición en el espacio de sus articulaciones principales. Esta información permite desarrollar aplicaciones que posibiliten interactuar al usuario con una computadora mediante gestos y sin la necesidad de estar en contacto con periférico alguno. Desde la invención del periférico ratón en los años 60, resulta curioso que con la frenética evolución que ha experimentado el mundo de la informática en todos estos años, este dispositivo no haya sufrido cambios significativos o no haya sido incluso sustituido por otro periférico. En este proyecto se ha abordado el reto de desarrollar un controlador de ratón gestual para Windows utilizando Microsoft Kinect, de tal forma que se sustituya el uso del típico ratón y sea el propio usuario el que actúe como controlador mediante gestos y movimientos de sus manos. El resultado es llamativo y aporta numerosas mejoras y novedades frente a aplicaciones similares, aunque deja en evidencia algunas de las limitaciones de la tecnología implementada por Kinect a día de hoy. Es de esperar que cuando evolucione su tecnología, su uso se convierta en cotidiano.

Controlador MIDI basado en Kinect

Este proyecto tiene como objetivo el desarrollo de una interfaz MIDI, basada en técnicas de procesamiento digital de la imagen, capaz de controlar diversos parámetros de un software de audio mediante información gestual: el movimiento de las manos. La imagen es capturada por una cámara Kinect comercial y los datos obtenidos por ésta son procesados en tiempo real. La finalidad es convertir la posición de varios puntos de control de nuestro cuerpo en información de control musical MIDI. La interfaz ha sido desarrollada en el lenguaje y entorno de programación Processing, el cual está basado en Java, es de libre distribución y de fácil utilización. El software de audio seleccionado es Ableton Live, versión 8.2.2, elegido porque es útil tanto para la composición musical como para la música en directo, y esto último es la principal utilidad que se le pretende dar a la interfaz. El desarrollo del proyecto se divide en dos bloques principales: el primero, diseño gráfico del controlador, y el segundo, la gestión de la información musical. En el primer apartado se justifica el diseño del controlador, formado por botones virtuales: se explica el funcionamiento y, brevemente, la función de cada botón. Este último tema es tratado en profundidad en el Anexo II: Manual de usuario. En el segundo bloque se explica el camino que realiza la información MIDI desde el procesador gestual hasta el sintetizador musical. Este camino empieza en Processing, desde donde se mandan los mensajes que más tarde son interpretados por el secuenciador seleccionado, Ableton Live. Una vez terminada la explicación con detalle del desarrollo del proyecto se exponen las conclusiones del autor acerca del desarrollo del proyecto, donde se encuentran los pros y los contras a tener en cuenta para poder sacar el máximo provecho en el uso del controlador . En este mismo bloque de la memoria se exponen posibles líneas futuras a desarrollar. Se facilita también un presupuesto, desglosado en costes materiales y de personal. ABSTRACT. The aim of this project is the development of a MIDI interface based on image digital processing techniques, able to control several parameters of an audio software using gestural information, the movement of the hands. The image is captured by a commercial Kinect camera and the data obtained by it are processed in real time. The purpose is to convert the position of various points of our body into MIDI musical control information. The interface has been developed in the Processing programming language and environment which is based on Java, freely available and easy to used. The audio software selected is Ableton Live, version 8.2.2, chosen because it is useful for both music composition and live music, and the latter is the interface main intended utility. The project development is divided into two main blocks: the controller graphic design, and the information management. The first section justifies the controller design, consisting of virtual buttons: it is explained the operation and, briefly, the function of each button. This latter topic is covered in detail in Annex II: user manual. In the second section it is explained the way that the MIDI information makes from the gestural processor to the musical synthesizer. It begins in Processing, from where the messages, that are later interpreted by the selected sequencer, Ableton Live, are sent. Once finished the detailed explanation of the project development, the author conclusions are presented, among which are found the pros and cons to take into account in order to take full advantage in the controller use. In this same block are explained the possible future aspects to develop. It is also provided a budget, broken down into material and personal costs.

DIseño e implementación de un control adaptativo para obteNer ZVS en un convertidor trifasico de puente activo para aplicaciones de vehículos eléctricos

En este Trabajo Fin de Máster se ha realizado un estudio sobre un convertidor trifásico de doble puente activo con una red auxiliar, con objeto de conseguir ZVS. Como aportación, este trabajo diseña e implementa un control adaptativo para la red auxiliar ARCN, con el objetivo de disminuir las pérdidas a su valor mínimo.

Un esquema adaptativo semilagrangiano con elementos finitos anisótropos para la resolución de problemas de combustión.

En este trabajo se presenta un método numérico adaptativo para la resolución de problemas temporales de Combustión en la Mecánica de Fluidos. La dis- cretización espacial de las ecuaciones está basada en el método de los elementos finitos y la discretización temporal se realiza con un esquema semilagrangiano para tratar de forma eficiente los términos convectivos. La caracteística principal de la adaptación local, es que el mallado que se construye es anisótropo, lo que le capacita para adaptarse mejor a capas límitee con un reducido coste computacional. Para ello, se define un tensor métrico en cada paso de tiempo, basado en indicadores de error construidos a priori y a posteriori. Ilustraremos el buen comportamiento del código numérico con la modelización de un problema de combustión en 2D y 3D, donde se analilzará la interacción de llamas de difusión de Hidrógeno y vórtices que pueden ser generados en un flujo turbulento.