Arquiteturas aproximadas e de baixo consumo energético da transformada Wavelet Haar para o processamento de sinal de ECG

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: SEIDEL, Henrique Bestani
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Catolica de Pelotas; Centro de Ciencias Sociais e Tecnologicas; Brasil; UCPel; Mestrado em Engenharia Eletronica e Computacao
• Palavras-chave em Português: transformada Wavelet.; Haar; eletrocardiograma; detecção do pico R; baixa potência; computação aproximada; Wavelet transform; Haar; electrocardiogram; R peak detection; low power; approximate computing; ENGENHARIAS
• Link de acesso: http://tede.ucpel.edu.br:8080/jspui/handle/jspui/891

O aumento da utilização de algoritmos da área de processamento de sinais em dispositivos móveis tem crescido de forma significativa nas últimas décadas. Em particular, as transformadas Wavelet estão entre os principais algoritmos de processamento de sinais e têm atraído muita atenção nos últimos anos, principalmente para as suas aplicações na área da saúde.Os dispositivos vestíveis inteligentes são uma tendência da inovação em saúde, fornecendo um serviço de monitoramento em tempo real. Esse trabalho apresenta soluções de hardware para o cálculo da transformada Wavelet na base Haar para o processamento eficiente de sinais de eletrocardiograma (ECG, electrocardiogram). As arquiteturas de hardware desenvolvidas são aplicadas para o monitoramento da frequência cardiovascular, aproveitando-se da característica da transformada Wavelet em extrair pontos característicos de um sinal de ECG. São exploradas técnicas destinadas a reduzir o esforço computacional das operações matemáticas necessárias para solução da transformada Wavelet. Em particular, nas operações que têm maior contribuição na dissipação de potência, tais como, a multiplicação e soma. Nesses casos, são usadas abordagens como MCM (Multiple Constant Multiplication) e técnicas de computação aproximada como redução da largura de bits e aproximação e poda (pruning) nos valores das matrizes das transformadas Haar. Inicialmente, apresenta-se a proposta de uma transformada Haar de nível 4 para o processamento de sinais de ECG, com vários níveis de truncagem de bits. Os resultados mostram que a proposta aproximada com pruning e nível de truncagem igual a 6 (seis bits a menos do que a arquitetura original), reduz a dissipação de potência em 6,52 vezes, mantendo a taxa de detecção de pico R acima de 99%. Uma segunda solução proposta, leva em consideração os mesmos procedimentos para a implementação de uma arquitetura da transformada Haar nível 3. Essa arquitetura mostrou resultados ainda mais significativos, com um nível de truncagem 7 (sete bits a menos do que a arquitetura original), aproximação e pruning. A redução na dissipação de potência ficou em 15,98 vezes, em relação à arquitetura original, para uma taxa de acerto na detecção do pico R acima dos 99%.