Arquiteturas aproximadas e de baixo consumo energético da transformada Wavelet Haar para o processamento de sinal de ECG
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UCpel |
Texto Completo: | http://tede.ucpel.edu.br:8080/jspui/handle/jspui/891 |
Resumo: | O aumento da utilização de algoritmos da área de processamento de sinais em dispositivos móveis tem crescido de forma significativa nas últimas décadas. Em particular, as transformadas Wavelet estão entre os principais algoritmos de processamento de sinais e têm atraído muita atenção nos últimos anos, principalmente para as suas aplicações na área da saúde.Os dispositivos vestíveis inteligentes são uma tendência da inovação em saúde, fornecendo um serviço de monitoramento em tempo real. Esse trabalho apresenta soluções de hardware para o cálculo da transformada Wavelet na base Haar para o processamento eficiente de sinais de eletrocardiograma (ECG, electrocardiogram). As arquiteturas de hardware desenvolvidas são aplicadas para o monitoramento da frequência cardiovascular, aproveitando-se da característica da transformada Wavelet em extrair pontos característicos de um sinal de ECG. São exploradas técnicas destinadas a reduzir o esforço computacional das operações matemáticas necessárias para solução da transformada Wavelet. Em particular, nas operações que têm maior contribuição na dissipação de potência, tais como, a multiplicação e soma. Nesses casos, são usadas abordagens como MCM (Multiple Constant Multiplication) e técnicas de computação aproximada como redução da largura de bits e aproximação e poda (pruning) nos valores das matrizes das transformadas Haar. Inicialmente, apresenta-se a proposta de uma transformada Haar de nível 4 para o processamento de sinais de ECG, com vários níveis de truncagem de bits. Os resultados mostram que a proposta aproximada com pruning e nível de truncagem igual a 6 (seis bits a menos do que a arquitetura original), reduz a dissipação de potência em 6,52 vezes, mantendo a taxa de detecção de pico R acima de 99%. Uma segunda solução proposta, leva em consideração os mesmos procedimentos para a implementação de uma arquitetura da transformada Haar nível 3. Essa arquitetura mostrou resultados ainda mais significativos, com um nível de truncagem 7 (sete bits a menos do que a arquitetura original), aproximação e pruning. A redução na dissipação de potência ficou em 15,98 vezes, em relação à arquitetura original, para uma taxa de acerto na detecção do pico R acima dos 99%. |
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Arquiteturas aproximadas e de baixo consumo energético da transformada Wavelet Haar para o processamento de sinal de ECGtransformada Wavelet.; Haar; eletrocardiograma; detecção do pico R; baixa potência; computação aproximadaWavelet transform; Haar; electrocardiogram; R peak detection; low power; approximate computingENGENHARIASO aumento da utilização de algoritmos da área de processamento de sinais em dispositivos móveis tem crescido de forma significativa nas últimas décadas. Em particular, as transformadas Wavelet estão entre os principais algoritmos de processamento de sinais e têm atraído muita atenção nos últimos anos, principalmente para as suas aplicações na área da saúde.Os dispositivos vestíveis inteligentes são uma tendência da inovação em saúde, fornecendo um serviço de monitoramento em tempo real. Esse trabalho apresenta soluções de hardware para o cálculo da transformada Wavelet na base Haar para o processamento eficiente de sinais de eletrocardiograma (ECG, electrocardiogram). As arquiteturas de hardware desenvolvidas são aplicadas para o monitoramento da frequência cardiovascular, aproveitando-se da característica da transformada Wavelet em extrair pontos característicos de um sinal de ECG. São exploradas técnicas destinadas a reduzir o esforço computacional das operações matemáticas necessárias para solução da transformada Wavelet. Em particular, nas operações que têm maior contribuição na dissipação de potência, tais como, a multiplicação e soma. Nesses casos, são usadas abordagens como MCM (Multiple Constant Multiplication) e técnicas de computação aproximada como redução da largura de bits e aproximação e poda (pruning) nos valores das matrizes das transformadas Haar. Inicialmente, apresenta-se a proposta de uma transformada Haar de nível 4 para o processamento de sinais de ECG, com vários níveis de truncagem de bits. Os resultados mostram que a proposta aproximada com pruning e nível de truncagem igual a 6 (seis bits a menos do que a arquitetura original), reduz a dissipação de potência em 6,52 vezes, mantendo a taxa de detecção de pico R acima de 99%. Uma segunda solução proposta, leva em consideração os mesmos procedimentos para a implementação de uma arquitetura da transformada Haar nível 3. Essa arquitetura mostrou resultados ainda mais significativos, com um nível de truncagem 7 (sete bits a menos do que a arquitetura original), aproximação e pruning. A redução na dissipação de potência ficou em 15,98 vezes, em relação à arquitetura original, para uma taxa de acerto na detecção do pico R acima dos 99%.The increase in the use of signal processing algorithms in mobile devices has grown significantly in recent decades. In particular, Wavelet transforms are among the main signal processing algorithms and have attracted a lot of attention in the last years, mainly in the health area applications. Smart wearable devices are a trend in healthcare innovation, providing real-time monitoring service. This work presents solutions for calculating the Wavelet transform, on the Haar base, for efficient electrocardiogram (ECG) signal processing. The developed hardware architectures are applied to monitor cardiovascular frequency, taking advantage of the Wavelet transform characteristic to extract characteristic points from an ECG signal. We explore techniques designed to reduce the computational effort of the mathematical operations necessary to solve the Wavelet transform, mainly in multiplication and sum that have a more significant contribution to power dissipation. In such cases, approaches such as MCM (Multiple Constant Multiplication) and approximate computing techniques, such as reducing the bit width and approximation and pruning, are used in the Haar transform matrix values. Initially, we propose level 4 Haar transform for the processing of ECG signals, with various bit truncation levels. The results show that the approximate proposal with pruning and truncation level equal to 6 (six bits less than the original architecture) reduces power dissipation by 6.52 times, maintaining the peak detection rate R above 99%. A second proposed solution considers the same procedures for implementing an architecture of the Haar level 3 transform. This architecture showed even better results, with a truncation level of 7 (seven bits less than the original architecture), approximation, and pruning. In this case, the reduction in dissipation was 15.98 times, compared to the original architecture, for a hit rate in detecting peak R above 99 %.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESUniversidade Catolica de PelotasCentro de Ciencias Sociais e TecnologicasBrasilUCPelMestrado em Engenharia Eletronica e ComputacaoCOSTA, Eduardo Antonio César daYAMIN, Adenauer CorrêaDINIZ, Cláudio MachadoSOARES, Leonardo BandeiraSEIDEL, Henrique Bestani2021-09-10T11:50:56Z2020-08-31info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSEIDEL, Henrique Bestani. Arquiteturas aproximadas e de baixo consumo energético da transformada Wavelet Haar para o processamento de sinal de ECG. 2020. 71 f. Dissertação( Mestrado em Engenharia Eletronica e Computacao) - Universidade Catolica de Pelotas, Pelotas.http://tede.ucpel.edu.br:8080/jspui/handle/jspui/891porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UCpelinstname:Universidade Católica de Pelotas (UCPEL)instacron:UCPEL2021-09-11T04:00:15Zoai:tede.ucpel.edu.br:jspui/891Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www2.ufpel.edu.br/tede/http://tede.ucpel.edu.br:8080/oai/requestbiblioteca@ucpel.edu.br||cristiane.chim@ucpel.tche.bropendoar:2021-09-11T04:00:15Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UCpel - Universidade Católica de Pelotas (UCPEL)false |
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