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Algoritmo di Compressione in Tempo Reale Senza Perdite e Quasi Senza Perdite per Segnali sEMG
Parole chiave COMPRESSIONE IN TEMPO REALE, COMPRESSIONE SENZA PERDITE E QUASI SENZA PERDITE, DISPOSITIVI INDOSSABILI E IOT, ELABORAZIONE SEGNALI IN SISTEMI EMBEDDED, ELETTROMIOGRAFIA DI SUPERFICIE (SEMG);, SVILUPPO DI FIRMWARE E SOFTWARE, WIRELESS BODY AREA NETWORK (WBAN)
Riferimenti DANILO DEMARCHI
Riferimenti esterni Paolo Motto Ros (paolo.mottoros@polito.it)
Gruppi di ricerca MiNES (Micro&Nano Electronic Systems)
Tipo tesi SPERIMENTALE
Descrizione La gestione ottimale dei dati acquisiti in sistemi indossabili (IoT), in particolare bio-segnali, è tuttora un argomento dibattuto, fortemente dipendente dalla specifica applicazione finale. Da un punto di vista medico-diagnostico, per esempio, nessun dato dovrebbe essere perso; questo requisito, tuttavia, può porre significative sfide ai sottosistemi di memorizzazione e trasmissione dati. D’altra parte una compressione con (significative) perdite o un approccio di sintesi dell’informazione potrebbe favorire il rilassamento dei vincoli su consumo di potenza e risorse hardware necessarie, ma al prezzo di abbassare significativamente le prestazione medie in termini di “qualità dei dati”.
Principale obiettivo di questa tesi è la progettazione e implementazione di un algoritmo di compressione senza perdite e quasi senza perdite (i.e., controllando direttamente ed esattamente l’errore massimo e non l’errore medio o RMS), soluzione intermedia tra le due brevemente accennate precedentemente. Iniziando dallo studio di algoritmi di compressione e dell’acquisizione ed elaborazione di segnali elettromiografici di superficie (sEMG), tramite la progettazione e sviluppo di algoritmi di elaborazione e compressione di segnali, implementati nel linguaggio di programmazione C, l’obiettivo finale è l’implementazione dell’algoritmo in un sistema integrato indossabile, funzionante in tempo reale e caratterizzato da un sottosistema di acquisizione analogico (AFE) sEMG, un MCU ARM Cortex-M4F, una memoria Flash esterna per la memorizzazione dei dati, ed una connessione wireless (Bluetooth Low-Energy, BLE).
Conoscenze richieste Programmazione in C; Sviluppo di firmware (MCU); Sviluppo di software
Scadenza validita proposta 30/09/2022
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