Muestreo y Adquisición Inteligente de Señales Sensoriales en Sistemas Embebidos

Main Authors: Monte, Gustavo, Kessel, Hector, Scarone, Norberto
Format: Artículo publisherVersion
Language: Castellano
Published: 2011-05-04
Subjects:
Online Access: http://ria.utn.edu.ar/handle/20.500.12272/4322
building UTNRIA
institution RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN)
id UTNRIA--oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272_4322
author Monte, Gustavo
Kessel, Hector
Scarone, Norberto
spellingShingle Monte, Gustavo
Kessel, Hector
Scarone, Norberto
SENSORES INTELIGENTES, SOBREMUESTREO, MUESTREO INTELIGENTE.
Muestreo y Adquisición Inteligente de Señales Sensoriales en Sistemas Embebidos
Hoy en día es muy común encontrar el prefijo inteligente en los sistemas que el hombre desarrolla. Encontramos desde fusibles inteligentes hasta autopistas inteligentes. La razón de esta “inteligencia” es que dada la complejidad de los sistemas actuales, los diseñadores la han trasladado a los dispositivos con el objetivo de simplificar la operación al usuario final. Un ejemplo típico es la filosofía Plug and Play. Aprovechando la capacidad actual de los sistemas embebidos, este trabajo presenta técnicas y algoritmos con el objetivo de sumar inteligencia al proceso de muestreo de una señal analógica. Empleando técnicas de sobremuestreo e interpolación adaptiva se logra analizar la señal, inferir estados, predecir comportamientos y validar la señal digitalizada. La señal a digitalizar es un proceso aleatorio, lo único que se conoce de antemano es su limitación en ancho de banda que le impide tomar valores totalmente arbitrarios entre muestras. Al aumentar la frecuencia de muestreo se restringe la aleatoriedad hasta quedar reducida a un espacio de escasas dimensiones que permite realizar un análisis certero sobre la señal. Se presentan resultados experimentales desarrollados en microcontroladores para validar los algoritmos propuestos.
Fil: Monte Gustavo- Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional del Neuquèn
Fil: Scarone Norberto - Universidad Tecnológica Nacional Regional
Fil: Kessel Hector -Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional del Neuquén
Peer Reviewed
topic SENSORES INTELIGENTES, SOBREMUESTREO, MUESTREO INTELIGENTE.
topic_facet SENSORES INTELIGENTES, SOBREMUESTREO, MUESTREO INTELIGENTE.
title Muestreo y Adquisición Inteligente de Señales Sensoriales en Sistemas Embebidos
title_full Muestreo y Adquisición Inteligente de Señales Sensoriales en Sistemas Embebidos
title_fullStr Muestreo y Adquisición Inteligente de Señales Sensoriales en Sistemas Embebidos
title_full_unstemmed Muestreo y Adquisición Inteligente de Señales Sensoriales en Sistemas Embebidos
title_short Muestreo y Adquisición Inteligente de Señales Sensoriales en Sistemas Embebidos
contents Hoy en día es muy común encontrar el prefijo inteligente en los sistemas que el hombre desarrolla. Encontramos desde fusibles inteligentes hasta autopistas inteligentes. La razón de esta “inteligencia” es que dada la complejidad de los sistemas actuales, los diseñadores la han trasladado a los dispositivos con el objetivo de simplificar la operación al usuario final. Un ejemplo típico es la filosofía Plug and Play. Aprovechando la capacidad actual de los sistemas embebidos, este trabajo presenta técnicas y algoritmos con el objetivo de sumar inteligencia al proceso de muestreo de una señal analógica. Empleando técnicas de sobremuestreo e interpolación adaptiva se logra analizar la señal, inferir estados, predecir comportamientos y validar la señal digitalizada. La señal a digitalizar es un proceso aleatorio, lo único que se conoce de antemano es su limitación en ancho de banda que le impide tomar valores totalmente arbitrarios entre muestras. Al aumentar la frecuencia de muestreo se restringe la aleatoriedad hasta quedar reducida a un espacio de escasas dimensiones que permite realizar un análisis certero sobre la señal. Se presentan resultados experimentales desarrollados en microcontroladores para validar los algoritmos propuestos.
Fil: Monte Gustavo- Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional del Neuquèn
Fil: Scarone Norberto - Universidad Tecnológica Nacional Regional
Fil: Kessel Hector -Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional del Neuquén
Peer Reviewed
url http://ria.utn.edu.ar/handle/20.500.12272/4322
format Artículo
publisherVersion
genre Artículo
publisherVersion
genre_facet Artículo
publisherVersion
era 2011
era_facet 2011
publishDate 2011-05-04
language Castellano
_version_ 1670355021892419584
score 13,179736