Revista Filtros

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1 R E V I S T A U N E X P O REVISTA UNEXPO: Filtros Digitales IIR y FIR Numero 1- Septiembre de 2013

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REVISTA UNEXPO:Filtros Digitales IIR y FIR

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REVISTA UNEXPO

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CONTENIDO

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SPECT Cerebral

Vocoders

FIR en FPGA

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24 Tecnolog a GPSí

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SPECT CEREBRALTomograf a de emisi n por fot n nicoí ó ó ú

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SPECT Cerebral:Tomografía de emisión por fotón único

SPECT cerebral: aspectos técnicos a tomar en cuenta para obtener estudios de calidad diagnósticaProcesamiento de imágenes: Una vez terminada la adquisición de imágenes es muy importante revisar las proyecciones adquiridas en busca de posibles movimientos del paciente u otras fallas. Se deben visualizar primeramente las imágenes en modo cine, y también el sinograma o el linograma de las proyecciones ayudan a verificar la presencia de movimiento (figura 1). La mayoría de los paquetes de software contienen programas de corrección de movimiento, aunque la efectividad de los mismos depende del tipo y magnitud de movimiento presente en las imágenes. (Figura 2).

Límites de reconstrucción: Una vez verificada la ausencia de movimiento o realizada la corrección del mismo, el siguiente paso antes de comenzar la reconstrucción de las imágenes consiste en establecer los límites de la reconstrucción por encima y por debajo del cerebro. Estos deben verificarse en distintas proyecciones para comprobar que todo el cerebro, incluyendo el cerebelo, quede contenido dentro de ellos (figura 3A).

Figura 1. La imagen superior muestra el linograma de un estudio en el cual hubo movimiento del paciente.

Figura 2. Cortes transversal, coronal y sagital del cerebro obtenido con 99mTc-ECD.

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Figura 4. Corte transversal del cerebro reconstruido con un filtro Butterworth

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Para intentar eliminar la “estrella” alrededor del objeto reconstruido, se aplica un filtro que multiplica cada componente de frecuencia por un factor proporcional a la frecuencia espacial. El filtro tiene simplemente una forma de rampa en el dominio de las frecuencias y una forma más complicada en el dominio espacial. Debe recordarse que el ruido se presenta como un componente de baja amplitud a todas las frecuencias. La aplicación de un filtro rampa amplificará las altas frecuencias y producirá un resultado muy ruidoso, mucho peor que una imagen planar normal.

La retroproyección filtrada siempre involucra la utilización de un filtro rampa. Sin embargo, debe elegirse un segundo filtro de suavizado (o la combinación de un filtro de suavizado con un filtro rampa) para controlar el ruido. En realidad, los filtros de suavizado o ‘pasa bajo’ (‘low-pass’) son funciones matemáticas aplicadas al filtro rampa (‘ventana’) a fin de modificar el resultado final. Habitualmente, los filtros de suavizado permiten incorporar en el proceso de reconstrucción los componentes de menor frecuencia asociados con la señal proveniente del objeto original, eliminando los componentes de mayor frecuencia que representan predominantemente ‘ruido’.

Existe una amplia variedad de filtros disponibles en un software de medicina nuclear (Butterworth, Hann, Hamming, Hanning, Shepp-Logan, Parzen, Gaussiano, etc). Todos estos son filtros de suavizado que pueden ser combinados con el filtro rampa o, en la mayoría de los casos, también pueden ser aplicados por separado. En general es posible seleccionar parámetros que modifican la forma de estos filtros, de modo que el resultado final dependerá no solamente del tipo de filtro elegido sino también de sus parámetros. uede haber otros filtros disponibles, tales como el Metz y el Wiener; estos son llamados filtros de restauración (o combinados de restauración y suavizado de altas frecuencias). Aunque estos filtros son capaces de producir resultados atractivos en algunos estudios, el problema mayor es que amplifican el ruido en las frecuencias intermedias, creando a veces artefactos que pueden ser confundidos con detalles reales por lo que deben ser aplicados con cautela.

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Reconstrucción de las imágenes mediante Retroproyección filtrada: La retroproyección involucra la traslación de los datos planares adquiridos a una matriz de reconstrucción. Las matrices de reconstrucción son perpendiculares a las matrices de las imágenes planares en que se adquirieron los datos al girar el detector alrededor del paciente. Habrá tantas matrices de reconstrucción como líneas en las matrices de adquisición. La sumatoria o “apilamiento” de las matrices de reconstrucción, darán lugar a un volumen (en este caso un cubo) conteniendo la información tridimensional del órgano en estudio. La información de fotones recibida por un píxel es trasladada a todos los demás pixeles perpendiculares al detector, dando lugar a lo que se denomina suma de rayos. Si el objeto en estudio tiene forma puntual, la proyección del punto desde cada matriz de adquisición hacia la matriz de reconstrucción dará lugar a una serie de líneas o rayos cuyo entrecruzamiento originará una representación de ese punto. El resultado es una imagen reconstruida que brinda la localización correcta del punto pero a la vez contiene tantas líneas entrecruzadas que da a la imagen aspecto de “estrella”. En una imagen más compleja, este efecto es muy distorsionante y resta utilidad diagnóstica a menos que se apliquen métodos para corregirlo. La manera de hacerlo es mediante un filtro, y hablamos entonces de retroproyección filtrada.

El propósito del filtro es, entonces, eliminar las líneas generadas en el proceso de retroproyección conservando la representación del objeto original.

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La razón por la cual el filtro BW es particularmente útil es que no afecta las bajas frecuencias (los datos del paciente tomados con una gamacámara predominan en este sector). Otros filtros presentan una morfología levemente diferente pero en general tienden a reducir la amplitud de las bajas frecuencias, lo cual no es deseable. En algunos sistemas se tiene la opción de cuándo exactamente aplicar el filtro, ya sea antes, durante o después de la reconstrucción y esto puede resultar algo confuso. En realidad podemos lograr exactamente los mismos resultados por varios mecanismos, ya que cuando se multiplica, no importa el orden en que se aplican los términos. Debido a que el suavizado implica una multiplicación (en el dominio de Fourier), el mismo puede ser aplicado antes, durante o después del filtro rampa, con el mismo resultado. El efecto del filtro será óptimo al ser aplicado en las 3 direcciones del espacio (x,y,z).

Corrección de atenuación: La atenuación es un proceso que afecta la calidad de cada imagen adquirida, y se produce cuando la radiación atraviesa la materia e interactúa con ella. Esto tiene como consecuencia que parte de la radiación es desviada o completamente atenuada. El efecto de la atenuación es que las estructuras profundas aparentarán tener menos cuentas que las estructuras superficiales (figura 5a). En la mayoría de los sistemas SPECT se utiliza la corrección de atenuación por el método de Chang, que supone un coeficiente de atenuación constante de los tejidos objeto de estudio. El método se utiliza para devolver a los pixeles de las estructuras profundas el valor correcto al compensar el efecto de la atenuación ocasionada por un tejido de coeficiente conocido (figura 5b). El método requiere definir los límites del órgano en la imagen (figura c)

Presentación de las imágenes: Una vez que las imágenes se han reconstruido, reorientado y corregido por atenuación, el estudio clínico está listo para ser interpretado. Para ello es necesario componer una presentación que sintetice toda la información recogida en el procedimiento.

Uno de los filtros utilizados en este proceso de tratamiento de imagenes es el Butterworth (BW). Este filtro posee dos parámetros que lo definen: la frecuencia de corte y el orden. Con el filtro BW, las frecuencias bajas de la imagen son multiplicadas por la unidad, de manera que no se produce efecto alguno; a mayores frecuencias, el valor del filtro es <1 de modo que la amplitud se reduce y, en consecuencia, la imagen se suaviza. El filtro cae más o menos abruptamente a la frecuencia de corte seleccionada, siendo que la pendiente de esta caída está definida por su otro parámetro, el orden. Debemos conocer el efecto que produce modificar estos parámetros. Al cambiar el orden se modifica la pendiente de la curva, pero en realidad los cambios en esta pendiente producen escaso efecto sobre el resultado final (figura 4). Lo más importante es la frecuencia de corte (a veces llamada frecuencia crítica): a medida que la misma disminuye, el resultado es un incremento en el efecto de suavizado. Aumentando la frecuencia de corte se produce el efecto contrario, o sea se obtiene una imagen más ruidosa (figura 4).

Debe notarse que una imagen muy suavizada, aunque poco ruidosa, pierde resolución (sus bordes aparecen borrosos) y por el contrario, una imagen menos suavizada aunque de mayor resolución, puede ser difícil de interpretar debido al componente de ruido.Por tanto, la selección de los parámetros del filtro debe representar un compromiso entre la cantidad de ruido tolerable en la imagen y el grado de resolución que estamos dispuestos a sacrificar para eliminar el ruido. Aunque existen otras unidades que pueden ser utilizadas, la frecuencia de corte suele expresarse como fracción de la frecuencia de Nyquist, siendo que un valor típico en estudios clínicos se sitúa entre 0,35 y 0,55 Nyquist en tanto que el orden más utilizado es de 5 a 10.

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El aspecto de las imágenes puede ser favorecido aplicando un factor de magnificación (‘zoom’) post-reconstrucción y una sustracción de fondo para mejorar el contraste, aunque ésta no debería ser superior al 10% a fin de no introducir falsos defectos.

Fusión de imágenes: Dada la importancia de contar a la vez con información anatómica y fisiológica así como la creciente disponibilidad de métodos estructurales y funcionales, a veces ya incorporados en equipos híbridos tales como PET/CT y SPECT/CT, la fusión de imágenes cerebrales de diferentes modalidades está cobrando gran interés para el diagnóstico no invasivo, así como para guiar la terapia. Es posible lograr imágenes de alta resolución y presentaciones tridimensionales en cualquier plano del espacio, con gran definición de estructuras profundas (figura 8).

Conclusiones:El estudio de SPECT cerebral es uno de los procedimientos de medicina nuclear que reviste mayor complejidad del punto de vista técnico. Intervienen en él numerosas variables que deben estar perfectamente controladas y ajustadas a los protocolos recomendados a fin de lograr un resultado de calidad diagnóstica. El conocimiento de estos parámetros y de sus efectos sobre la imagen final nos debe ayudar a reconocer y prevenir artefactos que pueden incidir en la interpretación clínica.

Leer más en: http://www.mapfre.com/salud/es/cinformativo/spect-cerebral.shtml

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Figura 5: Perfil de actividad en un corte de cerebro

Figura 6. Estructuras cerebrales en los tres planos: transversal, sagital y coronal.

Figura 7. Presentación típica de un estudio de SPECT.

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VOCODERS Y FILTROS DIGITALES

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Una de las herramientas tecnológicas empleadas para interactuar con procesos dinámicos son los filtros digitales, los cuales tienen diferentes utilidades como: la eliminación de errores de un sistema, extracción de información específica, reconstrucción y predicción del comportamiento de un sistema a describir.

La aplicación de los filtros digitales ha ido extendiéndose a lo largo de los años y pueden emplearse en diversos tipos de sistemas; los más conocidos incluyen:

✔ Sistemas de comunicaciones.

✔ Sistemas de audio.

✔ Electrónica y computación.

✔ Instrumentación y control.

✔ Procesamiento y mejoramiento de imágenes.

✔ Procesamiento de señales sísmicas y geofísicas.

✔ Procesamiento de señales biológicas y uso en biomedicina.

✔ Síntesis de voz.

La síntesis de voz

¿Qué es la síntesis de voz?

La síntesis de la voz es el proceso por el que se produce una señal acústica mediante el control de un modelo de producción de voz a través de un conjunto de parámetros o

en otras palabras la generación artificial del habla utilizando como base la programación y la electrónica de una computadora.

Si el modelo y los parámetros son lo suficientemente precisos entonces puede ser posible la producción de una voz sintética inteligible.

Inicios:

En los años 60's se comenzó con el diseño y estudio de sistemas capaces de convertir señales de poca información en voz; muchos circuitos complejos fueron diseñados para lograr la síntesis de la voz, incluso algunas

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Vocoders:FILTROS DIGITALES

computadoras fueron utilizadas para simular un sintetizador.

Las mejoras en el canal y los vocoders fueron en parte responsables del interés hacia los sintetizadores de voz en esos tiempos.

Inicialmente, los sintetizadores de voz fueron hechos en base a filtros, los cuales tenían como entrada ruido blanco gaussiano, ya que este posee armónicos en todas las bandas de frecuencia, pasó el tiempo, y estos diseños se fueron encapsulando hasta llegar a ser un chip. Posteriormente, fueron surgiendo tarjetas diseñadas con el fin de solo sintetizar voz.

Data de década de 1930 y se usó como codificador de voz para telecomunicaciones.

Su primer uso fue la seguridad en radiocomunicaciones,

donde la voz tiene que ser digitalizada, cifrada y transmitida por un canal de ancho de banda estrecho.

El vocoder se ha usado también como instrumento musical. Como instrumento, es usado con guitarras y sintetizadores y produce un sonido de guitarra parlante o teclado parlante, según el instrumento.

Desde los últimos años de la década de los noventa hasta la actualidad, han aparecido diferentes vocoders de software, independientes e integrados, como el EVOC 20.

El vocoder funciona así:

La señal de entrada (voz) se introduce en la entrada del vocoder. Esta señal de audio se envía a través de una serie de filtros de señal paralelos que crean una señal característica a partir de la señal de entrada, basada en el contenido de la frecuencia y el nivel de los componentes de frecuencia. La señal a procesar (un sonido de cuerda sintetizada, por ejemplo) se alimenta a otra entrada del vocoder.

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La señal característica filtrada creada sobre y durante el análisis de su voz se utiliza para filtrar el sonido sintetizado.

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La salida de audio del vocoder contiene el sonido sintetizado modulado por el filtro creado por su voz. Se oye un sonido sintetizado que va al ritmo de la entrada de voz con las características tonales que la voz le agrega.

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Los vocoders basados en predicción lineal:

Muchos vocoders no musicales se han empleado usando predicción lineal (es el tipo de vocoder mas utilizado), donde la envolvente espectral de la señal se estima por un filtro digital IIR todo polos(también conocido como filtro LPC o Lineal Predictive Coding).Este vocoder utiliza el mismo modelo de producción que otros vocoders pero difiere en la determinación del modelo del tracto vocal.

El mismo supone que el tracto vocal se puede describir mediante un filtro todo polos de respuesta impulsiva infinita (filtro IIR), H(z). Cada muestra es una combinación lineal de las muestras anteriores. Los coeficientes del filtro se calculan para minimizar el error entre la muestra actual y su predicción.

En codificación lineal predictiva, el sistema todo-polos reemplaza el banco de filtros paso-banda de su predecesor y se usa en el codificador para blanquear la señal (aplanar su espectro)

y de nuevo en el decodificador para reasignar la envolvente espectral de la señal de voz original.

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Vocoders:FILTROS DIGITALES

Implementaciones modernas del vocoder:

Con la necesidad de grabar muchas frecuencias y los sonidos sordos, la compresión del vocoder es impresionante. Los sistemas estándar de grabación de habla registran un rango de frecuencias entre 500Hz y 3.400Hz (ancho de banda habitual en telefonía), requieren 64 kbits/s de ancho de banda, según el Teorema de muestreo de Nyquist-Shannon. Sin embargo, un vocoder puede proporcionar una simulación razonablemente buena con menos de 2.400 bits/s de ancho de banda.

Los vocoders se han usado también en aplicaciones musicales, usados con frecuencia para crear el sonido de un robot hablando, así como en televisión y cine, normalmente por robots o computadores parlantes.

Además se usan en los sistemas de cifrado de la NSA (agencia de seguridad nacional):

✔ LPC-10, FIPS Pub 137, 2400 bit/s, que usa codificación lineal predictiva.

✔ Code Excited Linear Prediction, (CELP), 2400 and 4800 bit/s, Federal Standard 1016, usado en STU-III

✔ Continuously Variable Slope Delta-modulation (CVSD), 16 kbit/s, usado en cifradores de banda ancha como el KY-57.

● Mixed Excitation Linear Prediction (MELP), MIL STD 3005, 2400 bit/s, usado en la Future Narrowband Digital Terminal FNBDT.

Leer Más:

http://148.206.53.231/UAM5520.PDF

http://ceres.ugr.es/~alumnos/luis/vocoders.htm

http://es.wikipedia.org/wiki/Vocoder

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Implementaci n de óFiltros Digitales Tipo

FIR en FPGA

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Filtros Digitales Tipo FIR en FPGA

Un filtro es un sistema que, dependiendo de algunosparámetros, realiza un proceso de discriminación de una señal de entrada obteniendo variaciones en su salida. Los filtros digitales tienen como entrada una señal analógica o digital y a su salida tienen otra señal analógica o digital, pudiendo haber cambiado en amplitud, frecuencia o fase dependiendo de las características del filtro.

El filtrado digital es parte del procesado de señal digital. Se le da la denominación de digital más por su funcionamiento interno que por su dependencia del tipo de señal a filtrar, así podríamos llamar filtro digital tanto a un filtro que realiza el procesado de señales digitales como a otro que lo haga deseñales analógicas.

El filtrado digital consiste en la realización interna de un procesado de datos de entrada. El valor de la muestra de la entrada actual y algunas muestras anteriores (que previamente habían sido almacenadas) son multiplicadas por unos coeficientes definidos. También podría tomar valores de la salida en instantes pasados y multiplicarlos por otros coeficientes. Finalmente todos los resultados de todas estas multiplicaciones son sumados, dando una salida para el instante actual.

Esto implica que internamente tanto la salida como la entrada del filtro serán digitales, por lo que puede ser necesario una conversión analógico-digital o digital-analógico para uso de filtros digitales en señales analógicas. Un elemento de prueba de estos circuitos típicamente es el ruido blanco (Figura 1)

Filtros FIR:Los filtros digitales se usan frecuentemente para

tratamiento digital de la imagen o para tratamiento del sonido digital. FIR es un acrónimo en inglés para Finite Impulse Response o Respuesta finita al impulso. Se trata de un tipo de filtros digitales en el que, como su nombre indica, si la entrada es una señal impulso, la salida tendrá un número finito de términos no nulos.

Para obtener la salida sólo se basan en entradas actuales y anteriores. Su expresión en el dominio n es:

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En la expresión anterior N es el orden del filtro, que también coincide con el número de términos no nulos y con el número de coeficientes del filtro. Los coeficientes son bk. La salida también puede expresarse como la convolución de la señal de entrada x(n) con la respuesta impulsional h(n):

Aplicando la transformada Z a la expresión anterior:

La estructura básica de un FIR se presenta en la Fig. 2.

En la figura 2 los términos β son los coeficientes y los T son retardos. Pueden hacerse multitud de variaciones de esta estructura.Hacerlo como varios filtros en serie, en cascada, etc. Hay tres métodos básicos para diseñar este tipo de filtros:− Método de las ventanas. Las más habituales son:o Ventana rectangularo Ventana de Barletto Ventana de Hanningo Ventana de Hammingo Ventana de Blackmano Ventana de Kaiser− Muestreo en frecuencia.− Rizado constante

Antecedentes:

Como ya se mencionó en líneas anteriores, es gracias al avance de las computadoras modernas que el tratamiento digital de señales se ha expandido y se ha hecho cada vez más fuerte. Han contribuido con su velocidad al montaje de algoritmos de procesamiento para lograr entregar respuestas casi instantáneas, siempre dentro de los límites exigidos por el desarrollo en las diferentes aplicaciones en que han sido utilizadas.

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El diseño de filtros se ha apoyado en los dispositivos lógicos programables, los cuales han jugado un papel muy importante en el montaje de los filtros digitales, puesto que gracias a ellos se ha logrado un adecuado funcionamiento en tiempo real. El FPGA es uno de estos dispositivos, que posee la cualidad de la re-configuración, lo que permite realizar cambios en la arquitectura sin necesidad de producir variaciones en el montaje o en el software que se está operando.

Filtros Digitales Tipo FIR en FPGA

FACTORES DE IMPLEMENTACIÓN:

La implementación de estos filtros está determinada por algunos factores que ayudan a la calificación de dichos sistemas, tales como:

1. Complejidad computacional, requisitos de memoria y longitud de palabra.2. La Complejidad computacional: está determinada por el número de operaciones aritméticas necesarias para el cálculo de la salida, como sumas, multiplicaciones y divisiones.3. Requisitos de memoria: hacen referencia a la cantidad de posiciones de memoria que son necesarias para almacenar elementos, tales como los coeficientes del sistema, entradas retrasadas, salidas retrasadas y algunos valores internos necesarios para el cálculo de la salida.

IMPLEMENTACIÓN EN EL FPGA:

Se creó una herramienta en hardware como filtro tipo FIR, esta fue probada en una tarjeta XILINX SPARTAN 3E. El kit de desarrollo se muestra en la figura 3.

Fig. 3. Kit de desarrollo XILINX SPARTAN 3E

La entidad fue definida de la siguiente forma:ENTITY FIR IS GENERIC (N : natural := 16 );PORT ( SIGNAL CLK : IN std_logic;SIGNAL RES_n : IN std_logic;SIGNAL X : IN std_logic_vector( N-1 DOWNTO 0 );SIGNAL Y : OUT std_logic_vector( N-1 DOWNTO 0 ) );END ENTITY FIR ;

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Como es posible observar se mantiene la señal de reloj CLK como entrada, dos valores de ingreso donde X es dato de 2 bits y RES_n es un reset activado por pulso. La salida se encuentra definida por un valor de dato de 2 bits. Tal como se muestra en la figura 4.

Fig. 4. Entidad de un filtro Fir en FPGA XILINX

La arquitectura se define de la siguiente manera:

ARCHITECTURE RTL OF FIR ISTYPE t_operacion IS ARRAY (7 DOWNTO 1) OF std_logic_vector(N-1DOWNTO 0);

SIGNAL operacion : t_operacion;SIGNAL add_01 : std_logic_vector(N DOWNTO 0);SIGNAL add_23 : std_logic_vector(N DOWNTO 0);SIGNAL add_45 : std_logic_vector(N DOWNTO 0);SIGNAL add_67 : std_logic_vector(N DOWNTO 0);SIGNAL add_0123 : std_logic_vector(N+1 DOWNTO 0);SIGNAL add_4567 : std_logic_vector(N+1 DOWNTO 0);SIGNAL add_all : std_logic_vector(N+2 DOWNTO 0);SIGNAL vystup : std_logic_vector(N+2 DOWNTO 0);SIGNAL pom : std_logic_vector(N+2 DOWNTO 0);SIGNAL pipe_0123 : std_logic_vector(N+1 DOWNTO 0);SIGNAL pipe_4567: std_logic_vector(N+1 DOWNTO 0);BEGIN

Como es posible observar las señales de operación son diversas, la idea principal es mostrar el manejo del pipeline, el circuito presentará el esquema de la figura 5.

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PRUEBAS Y RESULTADOS:FIR

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Se creó una herramienta de software que se encarga de brindar una conexión sencilla y amable entre el usuario del filtro y el hardware.La interfase se encuentra desarrollada sobre Matlab 6.0 y al inicio presenta 3 posibilidades de filtros tipo FIR para escoger con cuál se desea trabajar:− Filtro con coeficientes estáticos.− Filtro con coeficientes dinámicos.− Filtro adaptativo.

Para efectos de este artículo sólo se trabaja con la opción de filtro con coeficientes dinámicos.

Esta sección escogida presenta dos bloques principales así:Diseño del filtro: esta es la primera sección, le permite al usuario manejar las especificaciones del filtro tales como:− Cantidad de coeficientes.-Ancho de banda.

Atenuación y ganancia del filtro para diferentes frecuencias, como se muestra en la figura 6.

Una vez se han escogido los diferentes parámetros del filtro, tanto para su arquitectura como para su funcionamiento, se procede a diseñar dicho filtro. Proceso que se lleva a cabo mediante la utilización del algoritmo FIR.

Figura 6: Muestra de la interfase para el diseño de los filtros

Fig. 7. Ventana de verificación e implementación del filtro

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Auriculares con ControlActivo de Ruido

Los auriculares con control activo de ruido suplementan la pérdida por inserción obtenida con control pasivo, basándose en la emisión de un campo acústico secundario de fase opuesta aplicado sobre la membrana timpánica. El ruido es atenuado a partir de la interferencia destructiva de ambas señales en la zona deseada, logrando alta eficiencia para bajas frecuencias. El objetivo de este trabajo es analizar los principios básicos de funcionamiento de los auriculares con control activo de ruido, considerando los distintos algoritmos que aplican el control inverso adaptativo.

CONTROL DE RUIDO:La Acoustical Society of América (ASA) define al

ruido como cualquier sonido indeseado. El principal objetivo de los sistemas de control de ruido acústico es combatir la contaminación sonora. Los mismos se clasifican en sistemas de control pasivos y activos.

Control pasivo de ruido:

El PNC utiliza materiales absorbentes y materiales aislantes para su funcionamiento, sin la introducción de energía acústica adicional

Control activo de ruido:El ANC se basa en reducir la amplitud del nivel de

presión sonora del ruido incidente en el oído del oyente, introduciendo un campo acústico secundario

SISTEMAS DE CONTROL ACTIVO DE RUIDO

El ANC puede ser prealimentado o realimentado.En el prealimentado una entrada de referencia

coherente con el ruido es censada previa a su propagación más allá de la fuente secundaria. En la realimentación se busca cancelar el ruido sin el beneficio de dicha entrada de referencia

Sistema de ANC prealimentado

Este sistema utiliza dos micrófonos como sensores y un parlante. Un micrófono se coloca en el exterior del auricular para entregar al controlador una referencia del ruido a cancelar. El otro micrófono se coloca en el interior del auricular para proveer una señal de error. El filtro adaptativo busca predecir el ruido dentro del auricular aplicando a la señal una función de transferencia que modela el sistema completo. El parlante en el auricular recibe la señal de control anti ruido emitida por el controlador, la cual debe generar una zona de quietud donde se encuentra el sensor de error. En los sistemas de banda ancha la señal de error solamente es utilizada por el algoritmo de adaptación.

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Figura 1: Sistema de ANC prealimentado de banda ancha

En la Figura 1 se muestra el esquema de dicho sistema. Los sistemas de banda angosta apuntan a eliminar ruidos periódicos a quasiperiódicos emitidos por máquinas rotativas o repetitivas. Debido a que su información espectral está relacionada con la velocidad de rotación, la señal de referencia puede obtenerse con un sensor no acústico

Sistemas de control realimentados:

Los sistemas realimentados utilizan un único micrófono de error y una fuente secundaria. El procesador toma dicha señal de error y genera una señal de cancelación, al igual que en el caso anterior. Los sistemas adaptativos utilizan la señal de error para estimar una señal de referencia, además de utilizarlas en el proceso de adaptación. Debido al retardo inherente del sistema el controlador debe actuar en parte como predictor, siendo posible cancelar ruidos de banda angosta solamente.

En la Figura 2 se muestra un ejemplo de un sistema realimentado

Figura 2: Sistema de ANC realimentado

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CONTROL INVERSO ADAPTATVO:

El control inverso adaptativo (AIC: Adaptative Inverse Control) busca controlar a un sistema, denominado planta, con un filtro cuya función de transferencia es la inversa de la de dicha planta. El objetivo de este sistema es que la salida de la planta siga al comando de entrada. Debido a que la planta suele ser desconocida o no estacionaria, es necesario ajustar el filtro para crear la planta inversa. Adaptabilidad implica que los parámetros del filtro, tales como ancho de banda y frecuencia de resonancia, cambian con el tiempo en función de una señal de error.

Figura 3: Diagrama en bloques básico de control inverso adaptativo

FACTORES PRINCIPALES DEL ANC

Existen una serie de factores que determinan el desempeño de un sistema de ANC, los cuales serán presentados en orden de importancia. Cada uno de estos factores limita el desempeño máximo alcanzable por el siguiente factor en la lista.

En primer lugar se trata la ubicación de las fuentes secundarias de control, en donde se debe asegurar que las mismas puedan generar la potencia acústica necesaria para la cancelación en el entorno deseado. Esta ubicación debe ser la más cercana al tímpano del oído, y presentar la respuesta en frecuencia de la magnitud del camino secundario más plana posible.

En segundo lugar se presenta la ubicación de los sensores de error, los cuales deben ser capaces de censar correctamente los ruidos primarios y secundarios.

En tercer lugar se ubica la calidad de la señal del sensor de referencia, la cual tiene que ver con su correlación con las componentes de ruido presentes en la señal de error

Finalmente, una vez optimizados los factores anteriores, el máximo desempeño del sistema queda determinado por características del controlador electrónico. Las mismas incluyen aspectos como la exactitud en los cálculos, rango dinámico y tipo de algoritmo utilizado.

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APLICACIONES PRÁCTICAS:

Los auriculares con ANC son de particular utilidad para trabajadores que operan cerca de motores y maquinarias pesadas. El ruido es eliminado de forma selectiva posibilitando la recepción de sonidos deseados, tales como señales de advertencia. El ruido en la cabina de pequeños aviones es generado por una variedad de fuentes, tales como el viento, el motor y el propulsor. En estos casos es esencial eliminar dicho ruido para posibilitar la comunicación.

Otro ámbito de aplicación de estos sistemas de ANC son hospitales donde se efectúan diferentes tipos de audiometrías. Para detectar los defectos en el órgano de la audición es necesario realizar una serie de pruebas en recintos acondicionados especialmente para tal fin, con muy bajo ruido de fondo. Este acondicionamiento implica generalmente un costo elevado.

En aplicaciones militares los soldados suelen trabajar en ambientes ruidosos, siendo necesario algún mecanismo portátil y liviano como estos auriculares para eliminar el ruido ambiente.

Los auriculares con ANC también tienen aplicaciones comerciales en los sistemas de música personalizada, presentando mejores condiciones de escucha.

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¿Pensarían alguna vez nuestros antepasados que ubicarse resultaría tan sencillo como presionar un botón? Y no hablamos solo de calles o ciudades, sino de cualquier punto sobre la faz de la tierra.

La acelerada evolución tecnológica, en las últimas décadas, ha permitido a la raza humana facilitar algunas de sus tareas cotidianas a través del uso de diversas tecnologías como los teléfonos móviles, el computador y la conexión a internet. Actualmente, podemos hasta saber nuestra ubicación exacta en el globo terráqueo, a través de una de las más interesantes tecnologías, desarrollada en la década de los 80 por el Departamento de Defensa de los Estados Unidos, el GPS.

El GPS (Global Position System) o Sistema de Posicionamiento Global es una red de 24 satélites – más tres de respaldo – que cubren la Tierra en forma coordinada y que permite a cualquier usuario saber su localización, velocidad y altura, las 24 horas del día, bajo cualquier condición atmosférica y en cualquier punto del globo terrestre.

Figura 1: Sistema de triangulación GPS

La detección de posicionamiento del GPS se basa en la determinación de la distancia entre un punto: el receptor, a otros de referencia: los satélites. Sabiendo la distancia que nos separa de 3 puntos podemos determinar nuestra posición relativa a esos mismos 3 puntos a través de la intersección de 3 circunferencias cuyos radios son las distancias medidas entre el receptor y los satélites.

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Con el tiempo, el uso de los GPS se hizo cada vez más comercial, y comenzó a emplearse en diversas aéreas de la sociedad (Industrial, Aeronáutica, Automovilística, Marítima, etc.), lo que hizo cada vez más exigente el diseño de estos dispositivos GPS receptores, necesitando de una mayor precisión de localización.

Los expertos en la materia, se avocaron entonces al mejoramiento de este sistema global de posicionamiento, y comenzaron a incorporar un mejor sistema de Filtrado. Es importante destacar que en los sistemas de comunicaciones, engeneral, el uso asertivo de filtros en las diversas etapas de la comunicación es un elemento clave que define la calidad del sistema en cuestión. Siendo entonces el GPS un sistema de comunicación entre varios Satélites y un receptor terrestre, que informa a través de una interfaz grafica el posicionamiento Global, es indispensable la utilización de un buen sistema de filtrado que permita obtener información precisa y con el menor margen de error posible. Una Excelente propuesta de Filtrado para los sistemas de Navegación y posicionamiento Global (GPS), es el Filtro de Kalman.

¿Que es el Filtro de Kalman?El filtro de Kalman es un algoritmo que se basa en

el modelo de espacio de estados de un sistema para estimar el estado futuro y la salida futura realizando un filtrado optimo a la señal de salida y, dependiendo del retraso de las muestras que se le ingresan, puede cumplir la función de estimador de parámetros o únicamente de filtro. Pero en ambos casos elimina ruido. Es ampliamente utilizado en Comunicaciones Digitales ya que su algoritmo matemático incluye probabilidades estadísticas puesto que toma en cuenta la aleatoriedad tanto de la señal como del ruido. A diferencia de otros tipos de filtros este no requiere de una frecuencia de corte específica debido a que se basa en la característica del ruido, permitiendo de esta manera filtrar en todo el espectro de frecuencias. Además sus ecuaciones solo dependen de una muestra anterior y la muestra presente lo que permite un ahorro considerable de memoria a la hora de ser implementado en un sistema digital y su fácil programación lo hace muy atractivo ya que se basa en un método recursivo.

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Mejorando la precisión del Receptor GPS:Te

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Una herramienta de vanguardia, es la utilización de una señal de referencia con un error muy pequeño, como la proporcionada por los sistemas satelitales de navegación que pueden cubrir grandes áreas de la Tierra. Estos satélites proporcionan señales ruidosas con información codificada para los sistemas de posicionamiento. Estos últimos son los receptores GPS (Global Position System) que se encargan de captar la información proveniente de la red de satélites y tomar esta señal como referencia para aplicarlo a un detector de fase junto con un oscilador local y mediante el proceso de filtrado, donde se aplica el algoritmo de Kalman, obtener con precisión óptima el error de tiempo, frecuencia y desvío (efectos) de frecuencia del oscilador local y mediante varios experimentos lograr obtener el algoritmo óptimo de sincronización, lo cual al hacerse de manera recursiva, permite obtener mejores resultados en cuanto a la precisión de posicionamiento de nuestro receptor GPS.

Figura 3: Filtro de Kalman aplicado a un Receptor GPS

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Numero 1- Septiembre de 2013 © carrfane 2013

1 SPECT Cerebral:Geovanny LucenaLeblys Pi añIvelisse Vargas

2 VOCODERS:Jos CalderaéAna ArangurenAstrid J uregui á

3 FIR en FPGA:Shen Te WuMar a GuerreroíNelson Olivares

4 Auriculares Antiruido:H ctor CarrilloéJorge QueralesCarlos Pinto

5 Tecnolog a GPSíGiovanni PaezDavid InatiLuis Leal

CREDITOS

Concepto y Montaje: H ctor CarrilloéColorgrafia:Shen Te WuLogistica:Mar a GuerreroíNelson Olivares