A presente dissertação examina um método de determinação da conectividade cerebral cujo uso vem se tornando popular nos últimos anos, o partial direct coherence (PDC), que se destaca dentre outros métodos por possibilitar a verificação das relações imediatas de sinais multivariados. Este método representa a conectividade cerebral no domínio da frequência e tem íntima relação com a noção de \"causalidade\" de Granger (GRANGER, 1969), que possibilita quantificar a influência mútua entre séries temporais observadas. De um ponto de vista computacional, o referido método faz uso de modelos de séries temporais que hoje têm implementação bastante eficiente em termos de algoritmos off-line, mas cujo sucesso depende da presunção de estacionariedade dos dados, fato que é somente verdadeiro em trechos relativamente curtos de sinais de origem cerebral, como no caso do EEG (Eletroencefalograma). O objetivo deste trabalho é criar um sistema que calcule o PDC, continuamente, em tempo real e que possua a mesma precisão do método off-line, além de ser uma plataforma de estudos para implementações e testes de métodos de determinação da conectividade neural em tempo real. A plataforma desenvolvida é modular, incentivando futuros trabalhos na mesma, e mostrouse eficaz quanto a precisão numérica dos resultados do cálculo do PDC. As características de tempo real foram atingidas com algumas restrições, que dependem da configuração do usuário e do número de canais que um sinal possui. / This thesis examines a method of determination of brain connectivity whose use becomes popular in recent years, the partial direct coherence (PDC) that stands out in comparison with other methods for making possible the verification of immediate relations of multivariate signal. This method represents the brain connectivity in the frequency domain and has a close relationship with the notion of Granger causality (GRANGER, 1969) that makes it possible to quantify the mutual influence between observed time series. From a computational perspective, the above method makes use of time series models, which today has very efficient implementation in terms of off-line algorithm, but whose success depends on presume that the data is stationary, a fact that is only true in relatively short stretches of cerebral signals, especially in the case of EEG. The objective of this thesis is to create a system that calculates the PDC continuously and in real time maintaining the same precision of the off-line method. Furthermore being a research platform for implementations and tests of new methods for determining neural connectivity in real time. The developed platform is modular encouraging future work on it, and was effective in the numerical accuracy of the PDC calculation results. The real time characteristics were achieved with some restrictions that depend of the user configuration and the number of channels that the signal has.

Neste trabalho foi feita uma investigação sobre a realização de processamento de áudio digital em tempo real utilizando três dispositivos com características computacionais fundamentalmente distintas porém bastante acessíveis em termos de custo e disponibilidade de tecnologia: Arduino, GPU e Android. Arduino é um dispositivo com licenças de hardware e software abertas, baseado em um microcontrolador com baixo poder de processamento, muito utilizado como plataforma educativa e artística para computações de controle e interface com outros dispositivos. GPU é uma arquitetura de placas de vídeo com foco no processamento paralelo, que tem motivado o estudo de modelos de programação específicos para sua utilização como dispositivo de processamento de propósito geral. Android é um sistema operacional para dispositivos móveis baseado no kernel do Linux, que permite o desenvolvimento de aplicativos utilizando linguagem de alto nível e possibilita o uso da infraestrutura de sensores, conectividade e mobilidade disponível nos aparelhos. Buscamos sistematizar as limitações e possibilidades de cada plataforma através da implementação de técnicas de processamento de áudio digital em tempo real e da análise da intensidade computacional em cada ambiente. / This dissertation describes an investigation about real time audio signal processing using three platforms with fundamentally distinct computational characteristics, but which are highly available in terms of cost and technology: Arduino, GPU boards and Android devices. Arduino is a device with open hardware and software licences, based on a microcontroller with low processing power, largely used as educational and artistic platform for control computations and interfacing with other devices. GPU is a video card architecture focusing on parallel processing, which has motivated the study of specific programming models for its use as a general purpose processing device. Android is an operating system for mobile devices based on the Linux kernel, which allows the development of applications using high level language and allows the use of sensors, connectivity and mobile infrastructures available on devices. We search to systematize the limitations and possibilities of each platform through the implementation of real time digital audio processing techinques and the analysis of computational intensity in each environment.

Made available in DSpace on 2015-04-14T13:56:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 417996.pdf: 4174866 bytes, checksum: 4a179b07ca438054c69ef666401f47d5 (MD5) Previous issue date: 2009-03-31 / O desenvolvimento de aplica??es cr?ticas de tempo real tolerantes a falhas representa um grande desafio para engenheiros e pesquisadores, visto que uma falha pode gerar efeitos catastr?ficos para o sistema, ocasionando grandes perdas financeiras e/ou de vidas humanas. Este tipo de sistema comumente utiliza processadores embarcados que processam dados de entrada e geram um determinado n?mero de sa?das de acordo com as especifica??es do mesmo. Entretanto, devido ? alta complexidade dos sistemas embarcados de tempo real, ? cada vez mais freq?ente o uso de um sistema operacional com o objetivo de simplificar o projeto do mesmo. Basicamente, o sistema operacional de tempo real (real-time operating system - RTOS) funciona como uma interface entre o hardware e o software. Contudo, sistemas embarcados de tempo real podem ser afetados por falhas transientes. Estas falhas podem degradar tanto o funcionamento da aplica??o quanto o do pr?prio sistema operacional embarcado. Em sistemas embarcados de tempo real, estas falhas podem afetar n?o somente as sa?das produzidas durante a execu??o da aplica??o, mas tamb?m as restri??es de tempo associadas ?s tarefas executadas pelo sistema operacional. Neste contexto, o presente trabalho prop?e uma nova t?cnica baseada em hardware capaz de aumentar a robustez de sistemas embarcados de tempo real. A t?cnica proposta ? baseada na implementa??o de um Infrastructure IP core (I-IP) denominado Escalonador- HW, que monitora a execu??o das tarefas e verifica se as mesmas est?o de acordo com as restri??es de tempo e seq??ncia de execu??o especificadas. Para validar a t?cnica proposta, foi desenvolvido um estudo-de-caso baseado em um microprocessador pipeline e um kernel de RTOS, al?m de um conjunto de benchmarks capazes de exercitar diferentes servi?os oferecidos pelo sistema operacional embarcado. Este estudo-de-caso foi mapeado em um dispositivo program?vel l?gico (FPGA). Experimentos de inje??o de falhas por Software e Hardware foram realizados para validar a capacidade de detec??o de falhas e estimar os overheads introduzidos pela t?cnica. Os resultados demonstram que a lat?ncia de detec??o de falhas ? menor que a lat?ncia de detec??o por parte do RTOS, sendo a cobertura de detec??o do Escalonador-HW maior que ? RTOS. Por ultimo, o overhead introduzido representa aproximadamente 6% do processador Plasma.

Made available in DSpace on 2015-04-14T13:56:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 434267.pdf: 2520284 bytes, checksum: bbfa8664e6bea88230921db35b045ec5 (MD5) Previous issue date: 2011-03-23 / A alta complexidade dos sistemas de tempo real aumentou significativamente a necessidade da utiliza??o de Sistemas Operacionais de Tempo Real (RTOS - Real Time Operating System) com o objetivo de simplificar o projeto dos mesmos. Neste contexto, sistemas embarcados baseados em RTOS exploram uma s?rie de funcionalidades e facilidades inerentes ao mesmo, tais como o gerenciamento de tarefas, a concorr?ncia, o acesso ? mem?ria e as interrup??es. Assim, o RTOS funciona com uma interface entre o software e o hardware.Por?m, sistemas de tempo real s?o frequentemente afetados por falhas transientes oriundas de diferentes fontes, tal como a interfer?ncia eletromagn?tica (EMI - Eletromagnetic Interference), que pode gerar falhas capazes de degradar seu comportamento, afetando tanto a aplica??o em execu??o quanto o sistema operacional embarcado.Neste contexto, a principal ideia por tr?s deste trabalho ? a implementa??o de uma Infrastructure Intellectual-Property (I-IP) denominado RTOS-Guardian (RTOS-G), baseada em hardware, capaz de monitorar o fluxo de execu??o do RTOS com o intuito de detectar falhas que eventualmente alterem a ordem de execu??o das tarefas que comp?em a aplica??o. Ao final, experimentos pr?ticos baseados em uma t?cnica de inje??o de falhas por hardware demonstram que, quando comparado com os mecanismos implementados pelo RTOS que visam proteger e monitorar a execu??o das principais opera??es de controle funcional e de fluxo do RTOS, o RTOS-G garante uma detec??o de falhas mais elevada e uma lat?ncia de detec??o de falhas bastante inferior.

A presente dissertação examina um método de determinação da conectividade cerebral cujo uso vem se tornando popular nos últimos anos, o partial direct coherence (PDC), que se destaca dentre outros métodos por possibilitar a verificação das relações imediatas de sinais multivariados. Este método representa a conectividade cerebral no domínio da frequência e tem íntima relação com a noção de \"causalidade\" de Granger (GRANGER, 1969), que possibilita quantificar a influência mútua entre séries temporais observadas. De um ponto de vista computacional, o referido método faz uso de modelos de séries temporais que hoje têm implementação bastante eficiente em termos de algoritmos off-line, mas cujo sucesso depende da presunção de estacionariedade dos dados, fato que é somente verdadeiro em trechos relativamente curtos de sinais de origem cerebral, como no caso do EEG (Eletroencefalograma). O objetivo deste trabalho é criar um sistema que calcule o PDC, continuamente, em tempo real e que possua a mesma precisão do método off-line, além de ser uma plataforma de estudos para implementações e testes de métodos de determinação da conectividade neural em tempo real. A plataforma desenvolvida é modular, incentivando futuros trabalhos na mesma, e mostrouse eficaz quanto a precisão numérica dos resultados do cálculo do PDC. As características de tempo real foram atingidas com algumas restrições, que dependem da configuração do usuário e do número de canais que um sinal possui. / This thesis examines a method of determination of brain connectivity whose use becomes popular in recent years, the partial direct coherence (PDC) that stands out in comparison with other methods for making possible the verification of immediate relations of multivariate signal. This method represents the brain connectivity in the frequency domain and has a close relationship with the notion of Granger causality (GRANGER, 1969) that makes it possible to quantify the mutual influence between observed time series. From a computational perspective, the above method makes use of time series models, which today has very efficient implementation in terms of off-line algorithm, but whose success depends on presume that the data is stationary, a fact that is only true in relatively short stretches of cerebral signals, especially in the case of EEG. The objective of this thesis is to create a system that calculates the PDC continuously and in real time maintaining the same precision of the off-line method. Furthermore being a research platform for implementations and tests of new methods for determining neural connectivity in real time. The developed platform is modular encouraging future work on it, and was effective in the numerical accuracy of the PDC calculation results. The real time characteristics were achieved with some restrictions that depend of the user configuration and the number of channels that the signal has.

Neste trabalho foi feita uma investigação sobre a realização de processamento de áudio digital em tempo real utilizando três dispositivos com características computacionais fundamentalmente distintas porém bastante acessíveis em termos de custo e disponibilidade de tecnologia: Arduino, GPU e Android. Arduino é um dispositivo com licenças de hardware e software abertas, baseado em um microcontrolador com baixo poder de processamento, muito utilizado como plataforma educativa e artística para computações de controle e interface com outros dispositivos. GPU é uma arquitetura de placas de vídeo com foco no processamento paralelo, que tem motivado o estudo de modelos de programação específicos para sua utilização como dispositivo de processamento de propósito geral. Android é um sistema operacional para dispositivos móveis baseado no kernel do Linux, que permite o desenvolvimento de aplicativos utilizando linguagem de alto nível e possibilita o uso da infraestrutura de sensores, conectividade e mobilidade disponível nos aparelhos. Buscamos sistematizar as limitações e possibilidades de cada plataforma através da implementação de técnicas de processamento de áudio digital em tempo real e da análise da intensidade computacional em cada ambiente. / This dissertation describes an investigation about real time audio signal processing using three platforms with fundamentally distinct computational characteristics, but which are highly available in terms of cost and technology: Arduino, GPU boards and Android devices. Arduino is a device with open hardware and software licences, based on a microcontroller with low processing power, largely used as educational and artistic platform for control computations and interfacing with other devices. GPU is a video card architecture focusing on parallel processing, which has motivated the study of specific programming models for its use as a general purpose processing device. Android is an operating system for mobile devices based on the Linux kernel, which allows the development of applications using high level language and allows the use of sensors, connectivity and mobile infrastructures available on devices. We search to systematize the limitations and possibilities of each platform through the implementation of real time digital audio processing techinques and the analysis of computational intensity in each environment.

[pt] Sistemas tradicionais de karaokê geralmente utilizam vídeos pré-editados, o que limita a criação de experiências de videokê. Nesta dissertação, propomos um novo método para a geração de videokê em tempo real a partir de fontes de streaming de vídeo, chamado Gerador de Videokê. Este método combina técnicas de processamento de vídeo e áudio para gerar automaticamente videokê e é projetado para realizar o processamento em tempo real ou próximo a isso. Os principais objetivos deste estudo são formular uma metodologia para processar vídeos em fluxo contínuo e gerar videokê em tempo real, mantendo características essenciais como a supressão das vozes principais da música e a geração automática de legendas destacando palavras. Os resultados obtidos representam uma contribuição significativa para o campo da geração de multimídia em tempo real. O método foi implementado em uma arquitetura cliente/servidor para testes. Essas contribuições representam um avanço no campo dos sistemas de entretenimento e multimídia, pois introduzem uma nova metodologia para a criação de experiências de videokê. Até onde sabemos, este é o primeiro trabalho que aborda o desenvolvimento de um gerador de videokê em tempo real que realiza sincronização automática e destaque a nível de palavras, com base em uma revisão da literatura. / [en] Traditional karaoke systems typically use pre-edited videos, which limits the creation of videoke experiences. In this dissertation, we propose a new method for generating videoke in real-time from video streaming sources, called the videoke Generator. This method combines video and audio processing techniques to automatically generate videoke and is designed to perform processing in real-time or near real-time. The main objectives of this study are to formulate a methodology to process videos in continuous flow and to generate videoke in real-time while maintaining essential features such as the suppression of the main voices of the music and the automatic generation of subtitles highlighting words. The results obtained represent a significant contribution to the field of real-time multimedia generation. The method was implemented in a client/server architecture for testing. These contributions represent a step forward in the field of entertainment and multimedia systems as they introduce a new methodology for the creation of videoke experiences. To our knowledge, this is the first work that addresses the development of a real-time videoke generator that performs automatic synchronization and highlighting at the word level, based on a literature review.

Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / The study of the pupil\'s movements (contraction and dilatation) has a significant clinical interest because it is used as a method of evaluating both, the human visual system and nervous system. This paper presents a technique that can make the human pupil tracking in real time, both the position and the diameter. That is crucial in extracting parameters related to pupillary movements, and these help in diagnosis of various diseases, among other applications. The suggested technique uses the information of the pupil found in the previous frame, size and position, that are used in an algorithm that aims to reduce the time spent on the next frame tracking. Using this procedure it is possible to make the human pupil tracking in real time, in some cases with an average of up to 140 frames per second. Comparisons with other studies were performed both, for the processing time of each frame and for accuracy in pupil\'s location and diameter found in each image . The pupil\'s position tracking is crucial in extracting parameters related to pupillary movements, and these help in diagnosis of various diseases, among other applications. The present work does not track only the diameter but also the position of the pupil in real time. / O estudo dos movimentos (contração e dilatação) da pupila tem interesse clínico relevante, pois é utilizado como método de avaliação tanto do sistema visual humano quanto do sistema nervoso. Este trabalho apresenta uma técnica para efetuar o rastreamento tanto da posição quanto do diâmetro da pupila humana em tempo real. A técnica sugerida utiliza as informações da pupila encontrada no frame anterior, tamanho e posição, que são utilizadas em um algoritmo que objetiva a redução do tempo gasto no rastreamento do próximo frame. Utilizando este algoritmo é possível efetuar o rastreamento da posição e tamanho da pupila humana em tempo real e em alguns casos com uma média de até 140 frames por segundo. Foram realizadas comparações com outros trabalhos tanto em relação a tempo de processamento de cada frame, quanto em precisão na localização e diâmetro da pupila encontrada em cada imagem. O rastreamento do diâmetro da pupila é fundamental na extração de parâmetros relacionados aos movimentos pupilares, e estes auxiliam no diagnósticos de diversas doenças, entre outras aplicações. O presente trabalho faz não só o rastreamento do diâmetro mas também da posição da pupila em tempo real. / Mestre em Ciências