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.

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.

La nueva tendencia para aumentar el rendimiento de los futuroscomputadores son los multiprocesadores en un solo chip (CMPs). Seespera que en un futuro cercano salgan al mercado CMPs con decenas deprocesadores. Hoy en d�a, la mejor manera de mantener la coherencia decache en estos sistemas es mediante los protocolos basados endirectorio. Sin embargo, estos protocolos tienen dos grandesproblemas: una gran sobrecarga de memoria y una alta latencia de losfallos de cache.Esta tesis se ha centrado en estos problemas claves para la eficienciay escalabilidad del CMP. En primer lugar, se ha presentado unaorganizaci�n de directorios escalable. En segundo lugar, se hanpropuesto los protocolos de coherencia directa, que evitan laindirecci�n al nodo home y, por tanto, reducen el tiempo de ejecuci�nde las aplicaciones. Por �ltimo, se ha desarrollado una pol�tica demapeo para caches compartidas pero f�sicamente distribuidas, quereduce la latencia de acceso y garantiza una distribuci�n uniforme delos datos con el fin de reducir su tasa de fallos. Esto se traducefinalmente en un menor tiempo de ejecuci�n para las aplicaciones. / Chip multiprocessors (CMPs) constitute the new trend for increasingthe performance of future computers. In the near future, chips withtens of cores will become more popular. Nowadays, directory-basedprotocols constitute the best alternative to keep cache coherence inlarge-scale systems. Nevertheless, directory-based protocols have twoimportant issues that prevent them from achieving better scalability:the directory memory overhead and the long cache miss latencies.This thesis focuses on these key issues. The first proposal is ascalable distributed directory organization that copes with the memoryoverhead of directory-based protocols. The second proposal presentsthe direct coherence protocols, which are aimed at avoiding theindirection problem of traditional directory-based protocols and,therefore, they improve applications' performance. Finally, a novelmapping policy for distributed caches is presented. This policyreduces the long access latency while lessening the number of off-chipaccesses, leading to improvements in applications' execution time.