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Título : Procesamiento en tiempo real multiplataforma
Autor : IBARRA CARRILLO, MARIO ALFREDO
GARCIA GARDUÑO, VICTOR
Fecha de publicación : 2017
Resumen : El presente proyecto pretende apoyar a diversas asignaturas relacionadas al estudio y manejo de microprocesadores para el procesamiento digital de señales DSP (Digital Signal Processors) por medio de un estudio téorico y práctico de tres plataformas distintas y un análisis de su desempeño por medio de un estudio comparativo entre las diversas plataformas (benchmarking). El procedimiento que se pretende implementar (Técnica educativa) a nuestros alumnos es el siguiente: Se formaran tres grupos de trabajo a cada una se le dará una plataforma basada en DSP a saber: ZYBO XILINEX de Analog Devices [1] ; RASPBERRYPI-2-MODB [2] y OMAP-138 de Texas Instruments [3] a cada grupo se le proporcionara material escrito y en video que les permita conocer cada plataforma. 1. Cada grupo implementara una misma practica (técnica de procesamiento digital) en cada plataforma, es decir cada al final de esta etapa cada grupo tendrá la experiencia de haber implementado la misma practica en tres plataformas distintas. A cada grupo se les proporcionara material de apoyo escrito y software. 2. Se les pedirá a cada grupo efectué un análisis comparativo de desempeño de cada plataforma con respecto a la técnica implementada. Se les proporcionará una guía escrita sobre los parámetros que pueden considerar para tal efecto. 3. El proceso anterior se repetirá para cada una de las 4 prácticas y al final a cada grupo se le pedirá efectué ese benchmarking en base a sus experiencias adquiridas en cada plataforma a lo largo del desarrollo de las 4 prácticas [4] que consideran aspectos de procesamiento que van desde el audio hasta el procesamiento de video y comunicación inalámbrica. El documento de análisis de cada grupo se subirá a la plataforma educativa. 4. Como parte de un proceso final se les pedirá a los alumnos estudien la factibilidad de implementar una práctica utilizando dos o más plataformas (sistemas embebidos) con el objetivo de mejorar el desempeño. Se les proporcionara una guía y los resultados se subirán a la plataforma educativa (RUA). Es importante mencionar que actualmente el apoyo de laboratorios concernientes a los DSP se realizan de manera clásica utilizando una sola plataforma (DSP de Texas Instrumentas), esto debido principalmente al costo que tenían estos dispositivos, actualmente los costos han bajado considerablemente los cual nos permite contar con tarjetas de bajo costo y alto desempeño y es aquí que observamos una oportunidad para generar material didáctico en texto en software y en video que puede ser utilizado por nuestros alumnos en las materias concernientes al estudio de DSP y consultados por ellos mismos y por gente interesada en la plataforma RUA de la UNAM. La aportación de nuestro material didáctico radica en el hecho que está orientado a que un alumno sea capaz de efectuar un análisis comparativo de las diversas plataformas que estarán a su disposición. [1] ZYBO; http://store.digilentinc.com/zybo-zynq-7000-arm-fpga-soc-trainer-board/ [2] Raspberry PI; https://www.raspberrypi.org/ [3] OMAP-l138; http://processors.wiki.ti.com/index.php/L138/C6748_Development_Kit_(LCDK) [4] Real Time Digital Signal Processing. Nasser Kehtarnavaz, Elsevier, 2005.
URI : http://132.248.161.133:8080/jspui/handle/123456789/6031
metadata.dc.contributor.responsible: IBARRA CARRILLO, MARIO ALFREDO
metadata.dc.coverage.temporal: 2017-2018
metadata.dcterms.educationLevel.SEP: Licenciatura
metadata.dc.description.hypothesis: Hasta la fecha y derivado principalmente de los altos costos de las tarjetas de Desarrollo basadas en DSP, se han impartido prácticas de laboratorio basadas en una solo familia de DSP a saber Texas Instruments (TI 6711 y TI 6713). Actualemtne existen una amplifa familia de circuitos integrados que conienen embebidas las funcionalidades de un microcontrolador y de un DSP. Tales componentes son de diversos fabricantes, son de bajo costo y de alto desempeño. Es posible implementar diversos algoritmos de procesamiento digital de señales en tiempo real en diversas plataformas (DSP de diferente fabricante y familia) que me permitan un aprendizaje más profundo por medio de la comparación de la implementación del mismo algoritmo en diversos DSP. Los parámetros de comparación pueden ser : facilidad de implementación y tiempo de procesamiento.
metadata.dc.description.strategies: 1ª. Fase: 1) Adquisición y estudio de cada una de las tres plataformas seleccionadas. 2) Diseño de 4 prácticas de procesamiento en tiempo real. 2ª. Fase: 1) Implementación de las prácticas en cada plataforma. 2) Estudio del desempeño de cada implementación 3) Estudiar la utlilización de dos o más plataformas a fin de mejorar el Desempeño Individual de implementación en una sola plataforma.
Objetivo general: Implementar 5 algoritmos de Procesamiento Digital de Señales en tiempo real en 3 plataformas distintas (TI, Microchip, Freescale) y estudiar el desempeño de cada plataforma por medio de la comparación (benchmarking) de la implementación del mismo algoritmo en cada plataforma. Objetivos específicos: 1. Estudiar la Arquitectura y manejo de cada una de las tres plataformas seleccionadas. 2. Diseñar 4 prácticas de procesamiento en tiempo real : Manejo de puertos seriales y paralelos de entrada y salida ; Filtrado Digital de Señales de Audio; Filtrado espacio - temporal de Video Digital; Monitoreo de temperatura y gas vía internet. 3. Implementar cada práctica en cada una de las tres plataformas. 4. Estudiar el desempeño de cada plataforma por medio de la comparación de la implementación de las prácticas en las otras plataformas, basadas en dos parámetros fundamentales: facilidad de implementación y velocidad de procesamiento. 5. Estudiar la posibilidad de implementar alguna practica por medio de la utilización de dos o tres plataformas distintas (Introducción a los Sistemas Embebidos) a fin de mejorar su desempeño individual.
metadata.dc.description.goals: META 1) Lograda en dos de tres plataformas: Raspberry Pi y DE10-Lite. Se incluye información sobre cada plataforma en videos generados. Se tienen documentos en pdf, docx y html sobre cada plataforma. META 2)Lograda en una de las tres plataformas: La plataforma DE10-Lite se ha prestado, de manera natural, al tiempo real. El sistema Raspberry Pi no respondió adecuadamente en tiempo real. Por tal razón, se desarrollaron algoritmos para archivos grabados. META 3) Se generaron los códigos que corresponden con lo enunciado en la "meta 2". META 4) Lograda al 75% en dos de tres plataformas: META 5) Realizado al 10% en dos de las tres plataformas:
metadata.dc.description.selfAssessment: RUBRO: Personas beneficiadas COMENTARIO: 70 alumnos y 10 profesores AVANCE: 100% RUBRO: Materias involucradas COMENTARIO: 3 materias curriculares AVANCE: 100% RUBRO: Actualización COMENTARIO: De alumnos y profesores con las últimas tecnolgías AVANCE: 100% RUBRO: Plataformas involucradas COMENTARIO: Se desarrollaron dos de tres AVANCE: 75% RUBRO: Productos COMENTARIO: 8 prácticas, / 10 videos / 3 sitios web / Curso para profesores (producto adicional) / Asistencia a dos congresos (se esperaba sólo un congreso) AVANCE: 75% (Dado que se crearon productos adicionales se considera un 90%) RUBRO: Objetivos y metas cubiertos COMENTARIO: Se cumplieron objetivos y metas AVANCE: 75% RUBRO: Presupuesto ejercido COMENTARIO: 108,467 M.N. de 123,692 M.N. AVANCE: 88%
metadata.dc.description.goalsAchieved: 1) Documento y video Electrónico: Resumen de Arquitectura y herramienta de Desarrollo de cada plataforma en texto y video. 2 Documento electrónico: Diseño de 4 prácticas de algoritmos de Procesamiento en Tiempo Real. 3) Documento Electrónico, software: Implementación, de 4 prácticas de algoritmos de Procesamiento en Tiempo Real. 4) Video demostrativo del funcionamiento de cada práctica. 5) Benchmarking de implementación en cada plataforma.
metadata.dcterms.provenance: Facultad de Ingeniería
metadata.dc.subject.DGAPA: Ingenierías
metadata.dc.contributor.coresponsible: GARCIA GARDUÑO, VICTOR
Aparece en las colecciones: 1. Área de las Ciencias Físico Matemáticas y de las Ingenierías

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