Böcker av Michael (Berlin

Inhaltsangabe:Abstract: We are facing an increasing bandwidth in the mobile systems and this opens up for new applications in a mobile terminal. It will be possible to download, record, send and receive images and videosequences. Even if we have more bandwidth, images and video data must be compressed before it can be sent, because of the amount of information it contains. MPEG-4 and H.263 are standards for compression of video data. The problem is that encoding and decoding algorithms are computationally intensive and complexity increases with the size of the video. In mobile applications, processing capabilities such as memory space and calculation time are limited and optimized algorithms for decoding and encoding are necessary. The question is if it is possible to encode raw video data with low complexity. Single frames e.g. from a digital camera, can then be coded and transmitted as a video sequence. On the other hand, the decoder needs to be able to handle sequences with different resolution. Thus, decoder in new mobile terminals must decode higher resolution sequences with the same complexity as low resolution video requires. The work will involve literature studies of MPEG-4 and H.263. The goal is to investigate the possibility to encode video data with low complexity and to find a way for optimized downscaling of larger sequences in a decoder. The work should include - Literature studies of MPEG-4 and H.263. - Theoretical study how CIF sequences (352x288-pixel) can be downscaled to QCIF (176x144-pixel) size. - Finding of optimized algorithms for a low complexity encoder. - Implementation of such an encoder in a microprocessor, e.g. a DSP. - Complexity analysis of processing consumption. Prerequisite experience is fair C-programming, signalprocessing skills and basic knowledge in H.263 and MPEG-4 is useful. New mobile communication standards provide an increased bandwidth, which opens up for many new media applications and services in future mobile phones. Video recording using the MMS standard, video conferencing and downloading of movies from the Internet are some of those applications. Even if the data rate is high, video data needs to be compressed using international video compression standards such as MPEG-4 or H.263. Efficient video compression algorithms are the focus of this thesis. Very limited computational capabilities of the terminals require low complexity encoder and decoder. A low complexity encoder for usage with [¿]

Inhaltsangabe:Zusammenfassung: Im Rahmen dieser Belegarbeit entstand eine Software, die es erlaubt, die Signalflüsse eines analogen Multiplayerperzeptrons zu überwachen. Grundlage war eine vorangegangene Diplomarbeit, in der die Struktur eines selbstlernenden neuronalen Netzes als Analogschaltung herausgearbeitet wurde. Die Software realisiert die Control-Funktion des analogen Netzes. Diese Funktion überwacht die Ein- und Ausgänge des Netzes, regelt den Signalfluss zum Musterspeicher und kontrolliert den Lernprozess. Ziel war es, die Einsatzmöglichkeit eines Mikrocontrollers zur Netzsteuerung zu untersuchen. Dabei erwies sich die schnellstmögliche Abarbeitung des Control-Algorithmus als wichtiges Kriterium. Aus diesem Grund wurde das Controllerprogramm im Assemblercode entwickelt. Das entstandene Programm ermöglicht es, ein neuronales Netz mit bis zu 100 Eingangs- und 20 Ausgangsneuronen zu steuern. Dabei wurde Wert darauf gelegt, die Software möglichst flexibel zu gestalten. So ist es z.B. möglich, die Anzahl der Ein- und Ausgangsneuronen festzulegen und auch die Zahl der Lern- und Testpattern kann bis zum Maximalwert von je 1000 variiert werden. Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis: 1.Kurzreferat1 2.Inhaltsverzeichnis4 3.Verzeichnis der Abbildungen6 4.Grundlagen neuronaler Netze7 4.1Das biologische Vorbild7 4.2Künstliche neuronale Netze8 5.Multilayerperzeptron und Backpropagationalgorithmus10 5.1Aufbau und Funktion des Multilayerperzeptrons (MLP)11 5.2Der Backpropagationalgorithmus12 6.Struktur der technischen Realisierung14 6.1Grundstruktur des Netzes14 6.2Algorithmus zum automatisierten Lernen15 6.3Ermittlung des minimalen Netzfehlers17 6.4Algorithmus der Control-Funktion18 7.Der Mikrocontroller Hitachi H8/53420 7.1Aufbau und Eigenschaften des H8/53420 7.1.1Betriebsmodi der H8-Familie22 7.1.2Festlegen des Betriebsmodus und Speicherplatzbedarf der Software23 7.2Auswahl der Programmiersprache24 7.3Interne Zahlendarstellung25 7.3.1Variablenformate der Control-Funktion25 7.3.2Festkommazahlen26 7.3.3Gleitkommazahlen26 8.Die Software27 8.1Vereinbarungsteil und Speichereinteilung29 8.2Das Hauptprogramm30 8.3Unterprogramm Copy_Tab31 8.4Algorithmus zur Zufallszahlenerzeugung31 8.4.1Algorithmen zur Zufallszahlenerzeugung31 8.4.2Implementation des Zufallszahlengenerators (Unterprogramm Random)34 8.5Unterprogramm Present_Learnpattern35 8.5.1Verwendung der Mikrocontrollerports35 8.5.2Präsentation der [¿]

Inhaltsangabe:Abstract: This thesis has the development of a Digital Signal Processor (DSP) based on an Electro-Cardiogram (ECG) analysis system as its main theme. The system measures cardiac signals using two surface ECG leads from which individual heartbeats and pulse trends are extracted. Processed information can be presented on any Bluetooth enabled Personal Digital Assistant (PDA). The system combines several technologies, e.g. signal measuring and forming unit, DSP hard- and software and a WAP1 server with Bluetooth interface. A basis for this project was a master's thesis that investigates and implements WAP over Bluetooth (see Chapters 5 and 6). The focus of this work is hardware and software design of the ECG measurement and DSP system. The DSP software includes implementation of medical real-time algorithms for heart beat detection, average beat and pulse trend calculation. All algorithms have been implemented using the C language. Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis: Abstract2 Acknowledgement3 Contents4 Figures6 1.Introduction8 1.1System overview8 1.2Functional description9 2.Introduction into heart anatomy, cardiac signals and measuring methods10 2.1The heart and the atrial contraction10 2.2Cardiac signal characterization and measuring methods12 3.Hardware14 3.1Hardware architecture14 3.2Analog measurement hardware design14 3.2.1System architecture15 3.2.2Patient safety aspects16 3.2.3Detailed system description17 3.3DSP hardware26 3.3.1Development board overview26 3.3.2TI TMS320C5402 DSP features27 3.3.3DSP and DSP board integration29 4.Software31 4.1DSP software architecture31 4.2Main program32 4.3Sensor data acquisition and voltage supervision33 4.3.1McBSP33 4.3.2DMA controller36 4.3.3Timer operation39 4.4Digital signal processing40 4.4.1Signal preprocessing41 4.4.2Beat detection and pulse calculation49 4.4.3Average beat and pulse trend calculation50 4.4.4Preamplifier gain setting51 4.5WAP server communication51 4.5.1UART51 4.5.2EWS commands and UART ISR52 4.6Labview PC-application53 5.Embedded WAP-server55 5.1Wireless Application Protocol55 5.1.1The WAP concept55 5.1.2WAP servers57 5.2Embedded WAP server (EWS)57 5.3Medical surveillance WAP application58 6.Bluetooth interface60 6.1Introduction into Bluetooth60 6.2WAP over Bluetooth (WOB) Implementation62 7.Conclusions63 8.References64 Appendix A - ECG measurements hardware65 Appendix B - DSP software source code73 Appendix C [¿]