Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2425731 bytes, checksum: 3f05e964526e281aa2761b2a01cac8f6 (MD5) Previous issue date: 2010-03-05 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The present study portrays the development of a telemetric system integrating wireless sensor networks and data processing into an embedded system for monitoring vehicles in metropolitan railway networks, enabling real-time monitoring of train movements. The main objective of this system is to allow constant evaluation of numerous factors which can influence train performance, such as speed and pressure in air bags. By so doing, it may become possible to generate information so as to facilitate intervention strategies, thereby preventing the partial or total degradation of the transport services provided to the population. In order to perform real-time telemetry, wireless sensor networks with ZigBee technology will be mounted alongside the entire route of the train traffic. These networks capture and transmit data collected in each train until they reach base stations where a processing embedded system in an FPGA is responsible for receiving the data, performing the necessary calculations and sending the obtained information to a central monitoring system through an Ethernet network. The embedded system functions as a data server providing information to a monitoring system installed in the Operational Control Center (OCC) and in other sectors requiring this information. The use of a dedicated processing device such as an FPGA gives the system far greater efficiency than that typically found in general purpose processors. Furthermore, it allows the customization of the hardware, thus reducing the final cost of the system. The monitoring system installed in the OCC is responsible for managing the storage and display of the data received. It will display the data in tables and graphs in real time, enabling the traffic controllers to analyze the operation of each train and also to detect possible problems. The system also stores the data in a database for further study. Keywords: Telemetry, Wireless Sensor Networks, ZigBee Protocol, Embedded Systems, Nios II processor, FPGA. / Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema telemétrico que integra redes de sensores sem fio e processamento de dados em sistema embarcado para monitoramento de veículos em redes de transportes metroferroviários, possibilitando um acompanhamento em tempo real do movimento dos trens. Este sistema tem como principal objetivo permitir uma constante avaliação de vários fatores que influenciam o desempenho dos trens, como velocidade e pressão nas bolsas de ar, de forma a gerar informações que possibilitem estratégias de operação e manutenção, evitando assim uma degradação parcial ou total dos serviços de transporte prestados à população. Para realizar a telemetria em tempo real, redes de sensores sem fio com tecnologia ZigBee são montadas em toda a via de tráfego. Estas redes realizam a captação e envio dos dados coletados em cada trem até estações base onde um sistema de tratamento embarcado em um FPGA fica encarregado de receber os dados, realizar os cálculos necessários e enviar as informações obtidas, através de uma rede ethernet, a um sistema central de supervisão. O sistema embarcado atua como um servidor de dados disponibilizando informações para um sistema de supervisão instalado no Centro de Controle de Operações (CCO) e em outros setores que necessitem destas informações. A utilização de um dispositivo de processamento dedicado, como uma FPGA, proporciona ao sistema uma eficiência muito maior do que normalmente é encontrada em processadores de uso geral, além de permitir a customização do hardware, reduzindo o custo final do sistema. O sistema de supervisão instalado no CCO é responsável por gerenciar o armazenamento e a visualização dos dados recebidos. Ele exibe os dados em tabelas e gráficos em tempo real permitindo aos controladores de tráfego analisar o funcionamento de cada trem e detectar possíveis problemas. O sistema também armazena os dados em um banco de dados para realização de estudos posteriores.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquiuvototal.pdf: 6365528 bytes, checksum: 4e27c7390c2e3c53b8c85b58dabd1b55 (MD5) Previous issue date: 2012-08-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This work presents a monitoring infrastructure for people in a situation of home care through the integration of wireless sensor networks and data processing in embedded systems, enabling a real-time monitoring of the clinical picture of each patient. To perform real-time telemetry, a sensor network with ZigBee technology was set and some biological signals were captured in order to validate the proposed infrastructure. This network performs the capture and transmission of data collected to base stations where a treatment system embedded in an FPGA is instructed to receive data, perform the necessary calculations and send the information obtained through an Ethernet network to a central installed in a monitoring central station. The use of a dedicated processing device such as an FPGA, provides a much greater efficiency than is typically found in general purpose processors and allows the customization of the hardware. Besides, reduces the final cost of the system. It also presented the integration of Arthron and InteliCare. Arthron is tool that works with flow distribution. This integration allows more real experiences of telemedical procedures so that you can have in a single transmission, audio, video, and biological signals. The monitoring system installed in the central station is responsible for storage and display the received data. It will display data in tables and graphs in real time and allow a team of experts make decisions and guide patients and / or their caregivers to perform a certain procedure. / Este trabalho apresenta uma infraestrutura de monitoramento para pessoas em situação de internação domiciliar através da integração de redes de sensores sem fio e processamento de dados em sistemas embarcados, possibilitando um acompanhamento em tempo de execução (online) do quadro clínico de cada paciente. Para realizar a telemetria online, uma rede de sensores com tecnologia ZigBee, foi montada e alguns sinais biológicos foram captados de forma a validar a infraestrutura proposta. Esta rede realiza a captação e envio dos dados coletados até estações base onde um sistema de tratamento embarcado em um FPGA fica encarregado de receber os dados, realizar os cálculos necessários e enviar as informações obtidas, através de uma rede Ethernet, a um sistema central de supervisão instalado em uma central de monitoramento. A utilização de um dispositivo de processamento dedicado, como um FPGA, proporciona ao sistema uma eficiência muito maior do que normalmente é encontrada em processadores de uso geral além de permitir a customização do hardware reduzindo o custo final do sistema. É apresentada também a integração da infraestrutura InteliCare com a ferramenta de distribuição de fluxos Arthron. Esta integração permite tornar mais real a experiência de colaboração em procedimentos médicos de forma que é possível ter numa mesma transmissão, áudio, vídeo e sinais biológicos. O sistema de supervisão instalado na central de monitoramento é responsável por gerenciar o armazenamento e a visualização dos dados recebidos. Ele exibe os dados em tabelas e gráficos em tempo de execução e permitirá que uma equipe de especialistas tome decisões e oriente os pacientes e/ou seus cuidadores para realizar determinado procedimento.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2004014 bytes, checksum: 3d8ca87826ca89996bb9c71a82501746 (MD5) Previous issue date: 2010-03-04 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In this work, we present the development of an embedded system prototyping with soft-core Nios II and FPGA for a holter monitor that implements data compression, using the PPM Algorithm, and simulate ECG signals through the implementation of the Fourier series. Through a holter monitor, cardiologists can obtain ECG signals, serving as the basis for the perception of symptoms and activities of patients. These signals are captured and recorded by monitors in periods greater than or equal to 24 hours, requiring large storage size to store them, therefore increasing cost of the monitor. Using the PPM algorithm, a monitor holter can considerably reduce the size of the signals stored, thus reducing storage space and cost of device, addition to allow rapid transmission of the data. Integrating the ECG signal simulator to the device, is possible to generate samples of ECG via the embedded system, saving time and eliminating difficulties in obtaining signals, compared with the capture of real ECG signals by invasive and noninvasive methods. It enables the analysis and study of normal and abnormal ECGs. An embedded system on programmable chip (SOPC) was prototyped with a development kit containing peripherals and FPGA chip compatible with the Nios II. Architecture soft-core was set to compact operating system and software modules have been successfully developed, ported and validated on this platform. / Neste trabalho, é apresentado o desenvolvimento de um sistema embarcado com prototipagem em FPGA contendo instanciação do processador soft-core Nios II (SOPC System on a Programmable Chip), para um monitor holter que implementa compressão de dados, utilizando o algoritmo PPM, e simula sinais ECG através da implementação das Séries de Fourier. Através de um monitor holter, cardiologistas podem obter sinais ECG, que servem de base para a percepção de sintomas e atividades em pacientes, captados e armazenados pelos monitores em períodos maiores ou iguais a 24 horas, requisitando grandes espaços de armazenamento, aumentando, assim, o custo deste monitor. Utilizando o PPM, o dispositivo desenvolvido poderá reduzir consideravelmente a quantidade de dados armazenados, reduzindo, portanto, o espaço de armazenamento e o custo do dispositivo, permitindo ainda a rápida transmissão dos dados. Integrando o simulador de sinais ECG ao dispositivo, possibilita-se a geração de amostras de sinais eletrocardiográficos através do sistema embarcado, economizando tempo e eliminando dificuldades na obtenção de sinais, em comparação com a captação real de sinais ECG através de métodos invasivos e nãoinvasivos. O mesmo permite a análise e o estudo de sinais ECG normais e anormais. Um sistema embarcado em chip programável (SOPC) foi prototipado com uma placa contendo periféricos e uma pastilha FPGA dotada de compatibilidade com o Nios II; a arquitetura do soft-core foi configurada em sistema operacional compacto e módulos de software foram exitosamente desenvolvidos, portados e validados sobre essa plataforma.