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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.3.2011.tde-06052011-142814
Documento
Autor
Nombre completo
Fernando Gonçalves de Almeida Neto
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2011
Director
Tribunal
Nascimento, Vítor Heloiz (Presidente)
Arjona Ramírez, Miguel
Duarte, Leonardo Tomazeli
Título en portugués
Análise de filtros digitais implementados em aritmética de ponto fixo usando cadeias de Markov.
Palabras clave en portugués
Cadeias de Markov
Filtros elétricos
Processamento digital de sinais
Resumen en portugués
Uma forma de se reduzir o custo (em termos tanto de área de chip quanto de consumo de energia) de algoritmos de processamento de sinais é empregar aritmética de ponto fixo, usando o menor número de bits possível para se representar as variáveis e coeficientes necessários. Com isso, consegue-se reduzir a complexidade do hardware, levando a economias de energia e de área de chip em circuitos dedicados. A escolha do nível de quantização a que cada variável deve ser submetida depende de se conhecer o efeito da quantização de cada variável nas saídas do sistema, o que pode ser conseguido através de simulações (em geral lentas) ou por métodos analíticos. Este documento propõe avanços a uma nova metodologia de análise de algoritmos para processamento digital de sinais implementados em aritmética de ponto fixo, usando modelos baseados em cadeias de Markov. As contribuições desta dissertação são as seguintes: Filtros IIR de primeira e de segunda ordem são analisados via cadeia de Markov, pressupondo que a entrada possui uma função densidade de probabilidade conhecida. O modelo é desenvolvido de forma geral, de forma que pode ser considerada uma função de densidade de probabilidade qualquer. A saída dos filtros é usada para definir os estados da cadeia. O modelo via cadeia de Markov para o coeficiente do algoritmo LMS unidimensional é estendido para entrada correlacionada. Nesse caso, os estados passam a ser descritos em termos do coeficiente e do da entrada anterior. Um exemplo assumido função de densidade de probabilidade de entrada gaussiana para o filtro adaptativo é apresentado.
Título en inglés
Analysis of fixed-point digital filters using Markov chains.
Palabras clave en inglés
Digital signal processing
Electrical filters
Markov chains
Resumen en inglés
The implementation cost of signal processing algorithms may be reduced by using fixed-point arithmetic with the smallest possible word-length for each variable or parameter. This allows the designer to reduce hardware complexity, leading to economy of energy and chip area in dedicated circuits. The choice of word-length depends on the determination of the effect at the output of the quantization of each variable, which may be obtained through simulations (generally slow) or through analytical methods. This document proposes new advances to a new analysis method for digital signal processing algorithms implemented in fixed-point arithmetic, based on Markov chain models. Our contributions are the following: A Markov chain model is used to study first and second order IIR filters for an known input density probability function. The model is general and can be applied for any probability function. We use the output of the filters to define the states of the Markov chain. The unidimensional LMS Markov chain model is extended to correlated input. The states are defined by a pair considering the coefficient and the previous input and an example assuming Gaussian-distributed input is presented.
 
ADVERTENCIA - La consulta de este documento queda condicionada a la aceptación de las siguientes condiciones de uso:
Este documento es únicamente para usos privados enmarcados en actividades de investigación y docencia. No se autoriza su reproducción con finalidades de lucro. Esta reserva de derechos afecta tanto los datos del documento como a sus contenidos. En la utilización o cita de partes del documento es obligado indicar el nombre de la persona autora.
Fecha de Publicación
2011-05-19
 
ADVERTENCIA: El material descrito abajo se refiere a los trabajos derivados de esta tesis o disertación. El contenido de estos documentos es responsabilidad del autor de la tesis o disertación.
  • ALMEIDA NETO, F. G., NASCIMENTO, V. H., and BERMUDEZ, J. C. M. Applying Markov chains to calculate the probability of saturation in digital IIR filters. In International Telecommunications Symposium, Manaus, 2010. Proceedings of the 2010 International Telecommunications Symposium., 2010.
  • ALMEIDA NETO, F. G., NASCIMENTO, V. H., and SILVA, M. T. M. Reduced-Complexity Widely Linear Adaptive Estimation. In 7th International Symposium on Wireless Communication Systems, York, 2010. Proceedings of the 7th International Symposium on Wireless Communication Systems., 2010.
Todos los derechos de la tesis/disertación pertenecen a los autores
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