Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Juan Moises Mauricio Villanueva.pdf: 944458 bytes, checksum: 0b17f88c59a4149e61f4f3fa0969445e (MD5) Previous issue date: 2005-03-03 / In several applications in electronics, the generation of nonlinear function values using low-cost embedded systems is a problem. The nonlinear functions cannot be directly implemented due to restrictions of fixed-point calculations and limited resolution that are characteristics of the architecture of the processor employed. In this work, a procedure for determining piecewise linear approximation of nonlinear functions for a low-cost embedded system is presented. In order to solve this problem, a hierarchical evolutionary algorithm has been developed for determining the position and the minimal number of breakpoints and the minimal size of the look-up table for storing these breakpoints, for generating the approximated function values. The nonlinear function can be approximated using piecewise linear functions from the obtained breakpoints. The developed algorithm is tested using the case of approximating the first quadrant of a sine function, and the obtained results are presented for different resolutions for the input and output values generation. / Em diversas aplicações em eletrônica existe o problema de gerar valores de funções não lineares utilizando-se sistemas embarcados de baixo custo. Essas funções não lineares não podem ser implementadas diretamente devido às restrições de cálculo em ponto fixo e resolução limitada, características de arquitetura do processador empregado. Nesta dissertação, apresenta-se um procedimento para a determinação de aproximação linear por partes de funções não lineares para sistemas embarcados de baixo custo. Para resolver este problema, desenvolveu-se um algoritmo hierárquico evolutivo que determinará a posição e número mínimo de pontos de quebra e tamanho mínimo da tabela de equivalência para armazenar esses pontos de quebra, para gerar os valores da função aproximada. A função não linear pode então ser aproximada por funções lineares a partir dos valores dos pontos de quebra encontrados. O algoritmo desenvolvido é testado para o caso de aproximação da função seno no primeiro quadrante, e os resultados obtidos são apresentados para diversas resoluções de entrada e de geração dos valores de saída.