PDF superior InterfaceVXI Sistema de Procesamiento Digital

InterfaceVXI Sistema de Procesamiento Digital

InterfaceVXI Sistema de Procesamiento Digital

En este artículo se describe un analizador VXI en tercio de octava en tiempo real implementado con un interface basado en mensajes y un procesador digital de señal (TMS320C31). Este instrumento se ha desarrollado de manera flexible para facilitar su uso a investigadores, integradores e ingenieros de sistemas de test. En la figura 1 se muestra la fotografía del instrumento desarrollado. En la figura se pueden apreciar dos elementos distintos: el bloque de interface con el bus VXI y el sistema de procesamiento digital de la señal. En los apartados siguientes se presentan las características de cada uno de estos bloques así como del algoritmo implementado para realización del filtrado en tercio de octava.
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Aplicaciones del procesamiento digital de señales en señales cardiovasculares

Aplicaciones del procesamiento digital de señales en señales cardiovasculares

Todas las acciones de bombeo se realizan como respuesta a los impulsos eléctricos que ocasionan que el corazón se contraiga. Estos impulsos se originan en el nodo seno auricular (S-A) (figura 2.3). El nodo S-A o marcapaso natural actúa como un reloj al generar una secuencia regular de pulsos que contraen rítmicamente a las aurículas y, por tanto, fuerza el paso de la sangre hacia los ventrículos. Una vez que las aurículas se contraen completamente, el impulso eléctrico es detectado por un sistema de conducción de alta velocidad que excita o despolariza los ventrículos. Este sistema de conducción comienza en el nodo aurículo ventricular (A-V) que recibe el impulso procedente de la aurícula y lo pasa al haz de His, de donde se distribuye a todas las fibras de Pukinje, las que facilitan la rápida transmisión del impulso en los ventrículos, dando origen a una contracción coordinada teniendo como consecuencia un bombeo eficiente de sangre en todo el cuerpo.
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Reconocimiento de gestos corporales, utilizando procesamiento digital de imágenes para activar sistema de alarma

Reconocimiento de gestos corporales, utilizando procesamiento digital de imágenes para activar sistema de alarma

En cuanto al desarrollo del algoritmo, se observa un gran aporte, en estudios realizados en otras áreas de seguridad como son los supermercados, como la Tesis “Detección y seguimiento de manos en videos digitales utilizando computador” [3], esta investigación aporta una idea de las técnicas de procesamiento espacial de imágenes necesarias, siendo muy efectivo con una adecuada resolución de las cámaras, para llegar a dar una alerta en tiempo real, con un computador. Se desarrolló un algoritmo mas simple para que un ordenador a diferencia de un computador, perciba los gestos corporales en tiempo real y genere una alarma y pueda estar presente en un edificio multifamiliar por un tema económico, por eso la investigación consideró el hardware de una PC logrando una solución más económica. La velocidad de procesamiento que se logra en esta investigación es de 1,87 cps.
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Implementación de un sistema de procesamiento digital de  imágenes para la detección de malezas en el cultivo de quinua

Implementación de un sistema de procesamiento digital de imágenes para la detección de malezas en el cultivo de quinua

La maleza llamada nabo silvestre o mostaza (Brassica campestris), es una de las principales invasoras de la quinua, perjudicando el normal crecimiento de las plantas de la quinua, por lo que es necesario hacer su extracción de los cultivos, la localización de las malazas en cultivos mayores es de difícil inspección por lo que muchas malezas llegan a crecer y seguir brotando sus semillas para otra cosecha, perjudicando las platas de quinua en una próxima cosecha, ¿mediante un programa de procesamiento digital de imágenes se podrá encontrar malezas de quinua mediante una fotografía aérea.
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ULT 007. DIFRASCOPE: UN INSTRUMENTO COMPACTO PARA TOFDJorge Fernndez Cruza, Ricardo Gonzlez Bueno, Ral Mateos Gil, Carlos Fritsch Yusta

ULT 007. DIFRASCOPE: UN INSTRUMENTO COMPACTO PARA TOFDJorge Fernndez Cruza, Ricardo Gonzlez Bueno, Ral Mateos Gil, Carlos Fritsch Yusta

La instrumentación para TOFD debe tener en cuenta estas circunstancias. En particular debe ser multicanal (4-8 canales), disponer de un gran rango dinámico (~100 dB) y muy bajo fondo de ruido. Este trabajo plantea un sistema multi-canal TOFD con estas características y, además, con capacidad para realizar procesamiento digital de señales en tiempo real para mejorar la relación señal/ruido, con un elevado nivel de integración (sistema compacto) y posibilidad de operación remota a través de un enlace Ethernet (DifraScope).

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Sistema de llenado automático de botellas con control de nivel utilizando procesamiento digital de imágenes

Sistema de llenado automático de botellas con control de nivel utilizando procesamiento digital de imágenes

This thesis proposes the digital image processing for classification control via neural networks, in automatic filling bottles. The pictures of the three bottles were captured by a webcam; the images through MatLab algorithms became grayscale and were saved in a 20x20 matrix which were as input to the neural network. The PC sent the information to the control system indicating the kind of bottle. According to information received the control system activated the conveyor belt move the bottle to the filling stations, waste, plating and selection. In the filling station, the control system activated the filling motors according to the type of bottle. If the filling is too high or insufficient, the circular base keeps the bottle in the position waste. If the filling is correct, the circular base moves the bottle in the classification position. We tested the neural network with different number of iterations, and discovered that 7000 iterations are enough for improve the performance. Also for test the quality of filling, two out of ten bottles were rejected by bad filling. In the productivity, hour and a half the system can fill 38 bottles and in 8 hours 608 bottles.
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Procesamiento digital de imágenes en FPGA.

Procesamiento digital de imágenes en FPGA.

Desde la adquisición de imágenes hasta la visualización de ellas sobre el monitor o pantalla, la computadora pierde un tiempo determinado. Si se toma en cuenta el tiempo de latencia, que existe cuando se ocupa todo el ancho de banda USB de los datos que son capturados por el sensor CCD de la cámara, o cuando algunos deciden utilizar transmisiones de imágenes inalámbricamente, en el uso de la robótica. El tiempo en que el microprocesador tarda en operar secuencialmente todas las tareas que le ordena el sistema operativo, desde las múltiples variables que existen del usuario al estar manipulando y trabajando sobre el sistema operativo bajo software, hasta la tarea de generar imágenes o video con respecto a estas variables. Ahora, si a eso le sumamos el tiempo que toma en procesar todos los algoritmos matemáticos que utiliza la visión artificial para manipular las imágenes e interpretarlas, se logra establecer que todo este proceso lleva un tiempo relativamente grande.
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Diseño de un sistema detector de características de potenciales evocados utilizando técnicas de procesamiento digital de señales para controlar una silla de ruedas eléctrica

Diseño de un sistema detector de características de potenciales evocados utilizando técnicas de procesamiento digital de señales para controlar una silla de ruedas eléctrica

José Fernández desarrolló el diseño de un sistema cerebro-computadora (BCI) de costo bajo, el cual cumple una función básica como es controlar el encendido de un diodo LED según el estado de los ojos, abierto para el apagado del LED y cerrado para el encendido del LED. El trabajo realizado consistió en captar señales EEG haciendo uso de tres sensores electrodos ubicados estratégicamente. En el acondicionamiento de la señal se usaron dos métodos, el primero consistió en diseñar e implementar un filtro analógico usando resistencias, capacitores y amplificadores instrumentales, mientras en el segundo se usó un filtro digital IIR de tipo Butterworth, haciendo uso de los recursos que facilita el software LabVIEW. Finalmente se usó un Arduino para controlar el estado del LED. [13]
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Procesamiento digital de imágenes usando wavelets

Procesamiento digital de imágenes usando wavelets

Fusión de imágenes: La fusión de imágenes combinan dos o más imágenes del mismo objeto en una sola imagen que es más fácil de interpretar que cualquiera de las originales. Esta técnica encuentra aplicaciones en interpretación de imágenes multiespectrales, así como imágenes médicas, donde las imágenes de la misma parte del cuerpo son obtenidas por diferentes modalidades de asimilación [6]. Visión humana: En los pasados 1980 David Marr empezó a trabajar en el labo- ratorio de inteligencia articial del MIT en visión articial para robots. Su teoría fue que el procesamiento de imágenes en el sistema visual humano tiene una com- plicada estructura jerárquica que involucra varias leyes de procesamiento. A cada nivel de procesamiento, el sistema de la retina provee una representación visual, que escala progresivamente de manera geométrica. Sus argumentos se enfocan en la detección de cambios de intensidad. Su teoría fue que los cambios de intensidad ocurren a diferentes escalas en la imagen, por tanto su detección óptima requiere el uso de operadores a diferentes escalas, este operador fue una wavelet que hoy en día es llamada "wavelet de Marr"
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Procesamiento digital de imágenes utilizando PDICalc

Procesamiento digital de imágenes utilizando PDICalc

La idea principal de este sistema es sencilla pero efectiva: concebir al PDI como una planilla de c¶alculo, cuyas celdas est¶an ocupadas por im¶agenes. Esto da origen al sistema PDICalc , el cual es, efectivamente, una planilla de c¶alculo para PDI [1]. El contenido de cada celda puede provenir de un archivo, o bien obtenerse por medio del c¶omputo de alg¶ un tipo de operaci¶on sobre otras celdas. La interfase gr¶a¯ca de PDICalc es semejante en su operaci¶on a una planilla com¶ un, de manera que cualquier usuario se sienta c¶omodo con su uso. El editor de expresiones se activa cada vez que se \pincha" una celda, y permite programar el contenido de la misma. Por ejemplo celda3=celda1+celda2 expresa que la imagen en la
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Sistema práctico de cancelación activa de ruidos monocanal

Sistema práctico de cancelación activa de ruidos monocanal

En el campo del procesamiento digital de señales existe una clase de sistemas adaptivos en la cual los coeficientes de un filtro digital se ajustan para minimizar una señal de error, la [r]

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Procesamiento Digital de Seííales Fisiológicas

Procesamiento Digital de Seííales Fisiológicas

La siguiente figura ilustra un sistema de conversión de señal general analogica a digital (ND). Primero la señal puede ser capturada, si es de naturaleza electrica, un[r]

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Sistema de Búsqueda, Almacenamiento y Procesamiento de Información para Generar Contenido Interactivo de Televisión Digital

Sistema de Búsqueda, Almacenamiento y Procesamiento de Información para Generar Contenido Interactivo de Televisión Digital

Las aplicaciones interactivas son sin lugar a duda una de las principales ventajas de la televisión digital. El estándar ISDB-Tb (International System for Digital Broadcast, Terrestrial, Brazilian version) dispone del middleware denominado Ginga, el cual facilita la comunicación del flujo de datos de las aplicaciones con el hardware de los Set Top Boxes (STB), haciendo a las aplicaciones independientes del receptor. Para crear aplicaciones interactivas existen al momento pocas herramientas, algunas aún en desarrollo como el IDE NCL Composer. Sin embargo, el uso de estas herramientas demanda conocimientos de programación, por
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PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES DE ULTRASONIDO

PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES DE ULTRASONIDO

Como ya se dijo la cantidad de ruido se mide gracias a una medida llamada varianza del ruido, aunque es más interesante medirla con relación a la energía de la señal o la imagen. La varianza se caracteriza en el cálculo, de las muestras de la potencia de ruido que afecta al sistema, que también se combina con los errores de amplitud y de incremento en la fase obtenidos por el receptor de la imagen [2]. La disminución de esta varianza en la imagen dará como beneficio la detección y clasificación de blancos por medio de métodos computacionales eficientes.
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Diseño y simulación de un sistema de detección de somnolencia y alerta basado en el procesamiento digital de imágenes con algoritmos de correlación en tiempo real

Diseño y simulación de un sistema de detección de somnolencia y alerta basado en el procesamiento digital de imágenes con algoritmos de correlación en tiempo real

Horng et al. (Horng W., Chen C., and Chang Y., 2004) presentan un sistema que utiliza la información del color de la piel para localizar el rostro, trabajando con el espacio de color HSI, sobre el cual construyen un modelo para identificar el color de la piel humana. Posteriormente, con la información de los bordes localizan los ojos para obtener los modelos a seguir, y utilizando correlación construyen un método para su seguimiento (dynamical template matching, DTM). Además, usando la información del color de los ojos identifican su estado, abierto o cerrado, y calculan el índice de somnolencia. En esta misma tendencia, se encuentra el trabajo de Tian y Qin (Tian Z. and Qin H, 2005) al utilizar la información del color de la piel como parte fundamental de su sistema. En este caso, el espacio de color elegido es el YCbCr; el mismo que es ampliamente utilizado para identificar zonas de piel, en donde se presta especial atención a las componentes Cb y Cr que son las que mejor capturan las características que representan al color de la piel. Las funciones de proyección vertical y horizontal son empleadas para localizar el rostro y los ojos, respectivamente. Luego, utilizando la función de complejidad (1.1) sobre la imagen del contorno de los ojos el sistema calcula el estado del conductor.
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Diseño de un sistema de detección y conteo mediante el procesamiento digital de imágenes para ovas de trucha en  el centro de investigación y producción (CIP) Chucuito UNA   Puno

Diseño de un sistema de detección y conteo mediante el procesamiento digital de imágenes para ovas de trucha en el centro de investigación y producción (CIP) Chucuito UNA Puno

The development of a proposal of the system of detection and counting by the digital image processing for trout eggs in the research and production center (CIP) Chucuito UNA - Puno. The system consists of carrying out the counting process of eggs in a faster and much more accurate way, compared to the one that counts today. This system will feature the prototype image capture, also with a manageable user interface with little knowledge in computer science and a processing program that in any situation of the image will achieve the objective, which is to perform the count of a sample Von Bayer very quickly and completely, said method of counting will have a applicability apart from the CIP Chucuito also in the great majority of centers of production of trout’s in the region of Puno. The results obtained in the tests, reduced the counting time to one-sixth of the average traditional counting time.
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“desarrollo de un sistema basado en el procesamiento digital de imágenes, para mejorar la clasificación en el proceso de espárrago congelado de la empresa agroindustrial camposol s a ”

“desarrollo de un sistema basado en el procesamiento digital de imágenes, para mejorar la clasificación en el proceso de espárrago congelado de la empresa agroindustrial camposol s a ”

El presente estudio tuvo como objetivo desarrollar un sistema basado en el procesamiento digital de imágenes, orientado a incrementar los principales indicadores de producción: productiv[r]

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Diseño de un sistema de detección de humo en ambientes cerrados aplicando técnicas de procesamiento digital de imágenes

Diseño de un sistema de detección de humo en ambientes cerrados aplicando técnicas de procesamiento digital de imágenes

1. El sistema permite estimar con mayor rapidez si hay generación de humo, en un ambiente, con la finalidad de prevenir un posible incendio. El sistema logra una probabilidad de detección de humo entre un 85% a 100% y un porcentaje de falsa alarma de 0% a 15%, la probabilidad de detección también es determinista de acuerdo al color del ambiente en el que se está desarrollando. 2. El sistema propuesto permite reutilizar las cámaras de video vigilancia tanto como sistemas de seguridad y detectores de humo. Asimismo, el sistema puede monitorearse desde cualquier parte del mundo, esto debido a que se emplean cámaras con protocolos IP.
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Compresión y descompresión de voz mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes utilizando Wavelets

Compresión y descompresión de voz mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes utilizando Wavelets

Hasta ahora se han detallado los cambios que ha tenido la voz cuando pasa por cada uno de los módulos del sistema de compresión y descompresión, las señales se muestran en el dominio del tiempo y en formato de imagen. Ahora se utilizará la información de entrada (señal de voz grabada para ser procesada) y la de salida (señal de voz después de pasar por todos los submódulos del sistema), con el fin de mostrar la eficiencia del código diseñado. En este momento, se buscará una tasa de compresión óptima para el sistema. Para esto se varia la tasa de bits por muestra, y se comparan los archivos con la información compresa para ver su grado de compresión (observando la tasa que nos proporcione una compresión suficiente) y las muestras recuperadas (buscando los archivos que sean entendibles al oído humano).
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Diseño de un controlador eficiente para orientación de paneles fotovoltaicos basado en  autómatas híbridos

Diseño de un controlador eficiente para orientación de paneles fotovoltaicos basado en autómatas híbridos

El presente tema de tesis se centra en realizar el análisis y realizar el diseño de un sistema de semáforos inteligentes para el control del tráfico vehicular basado en tecnología Arduino, dicha tecnología es enfocada al público en general para la vida cotidiana en la ciudad. Esta investigación por sus características se considera de tipo descriptiva y a la vez proyectiva. La metodología para el desarrollo del sistema está basada en el Microcontrolador Arduino por medio de procesamiento digital de imágenes programado en Matlab de manera inteligente con algoritmos para la toma de decisiones en el área del control de tráfico vehicular. En el desarrollo del análisis del semáforo inteligente con tecnología Arduino se hace mención en por qué escoger el Microcontrolador Arduino antes que las diferentes tecnologías existentes tales como el PLC, Microcontrolador PIC y Raspberry pi. En el desarrollo del sistema está constituido por cámaras que adquieren imágenes y envía las imágenes para el procesamiento digital de imágenes usando un software llamado Matlab, la densidad del tráfico vehicular se determina y el Microcontrolador cambia la duración de la luz verde dada para cada carretera según el número de vehículos existentes en la vía de tránsito.
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