Implementación de la transformada wavelet sobre un sistema embebido para el pre-procesamiento de señales unidimensionales no estacionarias

Autores:
Ruiz Salazar, Jeferson
Orejuela Caicedo, David Alexander
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2016
Institución:
Universidad de San Buenaventura
Repositorio:
Repositorio USB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/4278
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10819/4278
Palabra clave:
Transformada Wavelet
Sistema embebido
Umbralización
Procesamiento de señales
Eliminación de ruido
FPGA
Coeficientes
Wavelet transform
Embedded System
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Signal processing
Denoising
Coefficients
Sistemas embebidos
Procesamiento de señales
Algoritmos (computadores)
Rights
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
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spelling Comunidad Científica y AcadémicaValencia Murillo, José Fernando4fab388d-295b-455a-bd6b-aba47ca4780f-1Valencia Vargas, Daniel Felipee54ca96a-f4bf-4b5d-a908-d8d6b1f3476b-1Ruiz Salazar, Jefersond87fc047-dc2a-453b-9991-49e94f1b22b0-1Orejuela Caicedo, David Alexanderdbab20e9-f9c1-477d-b3c9-1b5651333d8a-12017-08-01T21:37:10Z2017-08-01T21:37:10Z2016-11-292017-08-01pdf105 páginasRecurso en lineaapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10819/4278spaIngenieriasIngeniería ElectrónicaCaliAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaPor medio de este formato manifiesto mi voluntad de AUTORIZAR a la Universidad de San Buenaventura, Sede Bogotá, Seccionales Medellín, Cali y Cartagena, la difusión en texto completo de manera gratuita y por tiempo indefinido en la Biblioteca Digital Universidad de San Buenaventura, el documento académico-investigativo objeto de la presente autorización, con fines estrictamente educativos, científicos y culturales, en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión Andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995 y demás normas generales sobre derechos de autor. Como autor manifiesto que el presente documento académico-investigativo es original y se realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto, la obra es de mi exclusiva autora y poseo la titularidad sobre la misma. La Universidad de San Buenaventura no será responsable de ninguna utilización indebida del documento por parte de terceros y será exclusivamente mi responsabilidad atender personalmente cualquier reclamación que pueda presentarse a la Universidad. Autorizo a la Biblioteca Digital de la Universidad de San Buenaventura convertir el documento al formato que el repositorio lo requiera (impreso, digital, electrónico o cualquier otro conocido o por conocer) o con fines de preservación digital. Esta autorización no implica renuncia a la facultad que tengo de publicar posteriormente la obra, en forma total o parcial, por lo cual podrá, dando aviso por escrito con no menos de un mes de antelación, solicitar que el documento deje de estar disponible para el público en la Biblioteca Digital de la Universidad de San Buenaventura, así mismo, cuando se requiera por razones legales y/o reglas del editor de una revista.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2D. Valencia, D. Orejuela, J. Salazar, and J. Valencia, “Comparison Analysis Between Rigrsure , Sqtwolog , Heursure and Minimaxi Techniques Using Hard and Soft Thresholding Methods,” pp. 2–6.C. V. Lopez Torres, “Estudio comparativo entre tipos de transformada wavelet para su uso en reconstrucción tridimensional,” 2012.Y. T. Qassim, T. R. H. Cutmore, and D. D. Rowlands, “Optimized FPGA based continuous wavelet transform,” Comput. Electr. Eng., vol. 49, pp. 84–94, 2014.P. S. Kumar, R. Arumuganathan, K. Sivakumar, and C. Vimal, “Removal of artifacts from EEG signals using adaptive filter through wavelet transform,” 2008 9th Int. Conf. Signal Process., pp. 2138–2141, 2008.E. Aguiirre, “Filtros de kalman robustos para el pre procesamiento de senales empleadas en interfaces ˜ cerebro-maquina,” Eff. Br. mindfulness Interv. acute pain Exp. An Exam. Individ. Differ., vol. 1, 2015.C.-L. Liu, “A Tutorial of the Wavelet Transform,” History, pp. 1–72, 2010.E. J. Mitchell and B. Eng, “A Machine Learning Framework for Automatic Human Activity Classification from Wearable Sensors,” Dublin City University, 2014.J. Chilo and T. Lindblad, “Hardware Implementation of 1D Wavelet Transform on an FPGA for Infrasound Signal Classification,” IEEE Trans. Nucl. Sci., vol. 55, no. 1, pp. 9–13, 2008.S. Rein and M. Reisslein, “Low-Memory Wavelet Transforms for Wireless Sensor Networks: A Tutorial,” IEEE Commun. Surv. Tutorials, vol. 13, no. 2, pp. 291–307, 2011.K. L. V. Iyer, X. 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