| Título: | Clasificador completo de células sanguíneas mediante una FPGA de bajo coste, MATLAB y SIMULINK |
| Autores: | Fariña Fernández, Daniel |
| Tipo de documento: | texto impreso |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| Dimensiones: | application/pdf |
| Nota general: |
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| Idiomas: | |
| Palabras clave: | Estado = No publicado , Materia = Ciencias: Informática: Redes de ordenadores , Materia = Ciencias: Informática: Sistemas expertos , Materia = Ciencias: Informática: Hardware , Tipo = Trabajo Fin de Máster |
| Resumen: |
Actualmente la creación de algoritmos para FPGA tiene un auge considerable gracias a las prestaciones que presentan estos chips para el procesamiento de información. Para mejorar la experiencia en el desarrollo de hardware compañías como MathWorks ofrecen herramientas de síntesis de alto nivel para acelerar el proceso de diseño. En el presente trabajo se analizó el uso de Matlab y Simulink, así como toolbox, enfocados al desarrollo de hardware. Para este análisis se crearon dos casos de estudio para el reconocimiento de células en imágenes de microscopía utilizando redes neuronales. Para cada caso se implementaron modelos basados en el algoritmo DCT, pero empleando diferentes estrategias de extracción de características. Una vez generados los modelos se utilizó el entorno de co-simulación FPGA in-the-loop ofrecido por Simulink para ejecutar los modelos directamente en la FPGA. Se analizaron y presentaron los resultados obtenidos por precisión y por tiempos de ejecución. Adicionalmente se realizan comparaciones entre los modelos generados y su contraparte en software con el fin de validar el grado de mejora obtenido en los tiempos de ejecución con uso de hardware para la aceleración de cómputo. |
| En línea: | https://eprints.ucm.es/id/eprint/43991/1/CLASIFICADOR%20COMPLETO%20DE%20CELULAS%20SANGUINEAS%20MEDIANTE%20UNA%20FPGA%20DE%20BAJO%20COSTE%2C%20MATLAB%20Y%20SIMULINK%20-%20TFM%20Daniel%20Farina%20Fernan~1.pdf |
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