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    Dissertação
    Uma implementação da análise de componentes independentes em plataforma de hardware reconfigurável
    (Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2010-02-19) Silva, Alan Paulo Oliveira da; Guerreiro, Ana Maria Guimarães; ; http://lattes.cnpq.br/8556144121380013; ; http://lattes.cnpq.br/3077032897407238; Dória Neto, Adrião Duarte; ; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; Brandão, Gláucio Bezerra; ; http://lattes.cnpq.br/0050402182466103; Lopes, Danniel Cavalvante;
    A Separação Cega Fontes (BSS) refere-se ao problema de estimar sinais originais a partir de misturas lineares observadas sem nenhum tipo de conhecimento acerca das fontes ou do processo de mistura. A Análise de Componentes Independentes (ICA) é uma técnica aplicada principalmente ao problema do BSS e dentre os algorítmos que implementam essa técnica, o FastICA é um algorítmo iterativo de alto desempenho e de baixo custo computacional que utiliza medidas de não-gaussianidade baseadas em estatística de alta ordem para estimar as fontes originais. O grande número de aplicações onde ICA se mostra útil reflete a necessidade da implementação dessa técnica em hardware e o paralelismo natural do FastICA favorece a implementação desse algorítmo em plataforma de hardware digital. Este trabalho propõe a implementação do FastICA em uma plataforma de hardware reconfigurável para a viabilização de sua utilização em problemas de separação cega de fontes, mais especificamente em um protótipo de hardware embarcado em uma placa Field Programmable Gate Array (FPGA) para a monitoração de leitos em ambientes hospitalares. As implementações serão realizadas através de modelos em Simulink e a sintetização dos mesmos será feita com o auxílio do software DSP Builder da Altera Corporation.
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    Tese
    Modelo comportamental do capacitor ferroelétrico como unidade básica de neurônios artificiais e sua implementação em FPGA
    (Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2015-01-30) Silva, Alan Paulo Oliveira da; Guerreiro, Ana Maria Guimarães; ; http://lattes.cnpq.br/8556144121380013; ; http://lattes.cnpq.br/3077032897407238; Lopes, Danniel Cavalcante; ; http://lattes.cnpq.br/5342832426660173; Soares, Heliana Bezerra; ; http://lattes.cnpq.br/5057165446370629; Fernandes, Marcelo Augusto Costa; ; http://lattes.cnpq.br/3475337353676349; Sablon, Vicente Idalberto Becerra; ; http://lattes.cnpq.br/6350047853320576
    Este trabalho propõe a utilização do modelo comportamental do ciclo de histerese do capacitor ferroelétrico como uma nova alternativa às técnicas normalmente custosas no cálculo de funções não-lineares em neurônios artificiais implementados em plataforma de hardware reconfigurável, no caso, um dispositivo FPGA. Inicialmente a proposta foi validada por meio da implementação da lógica booleana através dos modelos digitais de dois neurônios artificiais: o Perceptron e uma variação do modelo Spiking Neuron Integrate and Fire, ambos utilizando o modelo também digital do ciclo de histerese do capacitor ferroelétrico como unidade básica não-linear no cálculo das saídas dos neurônios. Finalmente, foi utilizado um modelo analógico do capacitor ferroelétrico com o objetivo de verificar a sua eficácia e uma possível redução no número de elementos lógicos necessá- rios no caso da implementação dos neurônios em circuito integrado. As implementações foram realizadas por meio de modelos em Simulink e a sintetização dos mesmos foi feita com o auxílio do software DSP Builder, da Altera Corporation.
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