Implementación de la transformada wavelet sobre un sistema embebido para el pre-procesamiento de señales unidimensionales no estacionarias
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Abstract
Several methods are used for signal processing, one of them is the Wavelet Transform (WT) algorithm. The WT is employed in the field of signal denoising; it has proved to be a tool that fits effectiveness in terms of execution time and precision. In this project, WT implementation on FPGA is proposed for denoising one-dimensional non-stationary signals. WT has been represented by the lifting method using four decomposition levels. To verify the design four EEG signals sampled at 100Hz collected from BCI competition III, corrupted by white Gaussian noise 20dB of SNR were used. The results were analyzed by two numerical evaluation criteria, such as Peak signal-to-noise ratio (PSNR) and mean square error (RMSE), which showed an improvement of 1.9 regarding RMSE and 1.7 concerning PSNR about the noisy signal.
Resumen en español
Existen varios métodos que son utilizados para el procesamiento de señales, uno de ellos es el algoritmo de la Transformada Wavelet (TW). La TW es utilizada en el ámbito de reducción y eliminación de ruido en señales por lo que ha demostrado ser una herramienta que presta eficiencia en términos de tiempo de ejecución y precisión en el análisis de la señal. En este proyecto, se propone la implementación de la TW sobre una FPGA para el pre-procesamiento de señales unidimensionales no estacionarias. La representación de la TW se ha realizado mediante el método lifting para cuatro niveles de descomposición. Para la verificación de la implementación se han utilizado cuatro señales del EEG muestreadas a una frecuencia de 100Hz obtenidas de la BCI competition III, a las cuales se les ha agregado ruido gaussiano de 20dB. Los resultados se han analizados mediante dos criterios de evaluación numéricos, como son las métricas relación señal a ruido pico (PSNR) y el error cuadrático medio (RMSE), las cuales mostraron una mejora promedio del 1.9 en términos de RMSE y 1.7 en términos de PSNR con relación a la señal contaminada con ruido.
Idioma
Español