A CMOS Morlet Wavelet Generator

The design and characterization of a CMOS circuit for Morlet wavelet generation is introduced. With the proposed Morlet wavelet circuit, it is possible to reach a~low power consumption, improve standard deviation (σ) control and also have a small form factor. A prototype in a double poly, three metal layers, 0.5 µm CMOS process from MOSIS foundry was carried out in order to verify the functionality of the proposal. However, the design methodology can be extended to different CMOS processes. According to the performance exhibited by the circuit, may be useful in many different signal processing tasks such as nonlinear time-variant systems

Front-end para aparelhos auditivos analógicos utilizando Tranformadas Wavelet

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2014.O uso de filtros analógicos em um sistema de áudio em um aparelho auditivo de processamento tem algumas vantagens quando comparado com sistemas digitais, entre eles, a relação sinal-ruído (SNR) é maior nesse tipo de tratamento e pode até mesmo melhorar quando a função usada no filtro é o primeiro dos derivativos Gaussian. Além disso, com um sistema analógico, o consumo de bateria será mais baixo, então não há nenhuma necessidade de conversores analógico/digital (ADC) e digital/analógico (DAC). Este trabalho apresenta a concepção de um sistema analógico de baixa potência para aparelhos auditivos. Para provar a ideia, vários testes foram feitos, primeiro ao nível do sistema usando o programa MATLAB, SIMULINK ferramenta e todos os sinais presentes na ferramenta mencionada e, em seguida, no nível de circuito com a ferramenta de cadência para provar o real funcionamento do sistema. Com as aproximações numéricas, conseguiu-se uma função no domínio do tempo que representa o tipo de pulso usado. Com esta nova função, uma manipulação em Laplace domínio foi feito e com o método de Padé. Foi usado para obter a função de transferência. Finalmente, a função de transferência foi representada no espaço de estado, porque tem baixa sensibilidade para variações nos valores, além de um incrível dispersão e gama dinâmica. Através de circuitos de translineares, que foi desenvolvido neste trabalho, foi implementado o filtro. Em primeiro lugar era necessário encontrar uma base matemática para a função de filtro que poderia lidar com o sinal sonoro da melhor forma possível, testes foram feitos e após a definição da função, aproximações numéricas foram feitas no domínio do tempo e de Laplace para obter a função de transferência que foi implementada no espaço de estado [1]. Finalmente, esta representação foi aplicada no circuito e sistema de níveis através de um filtro de translineares. Idealmente, você quer obter um sistema analógico que lida com o som de um ambientes de ruído e amplificação de voz do presente, ser eliminada ou pelo menos minimizar tanto quanto possível. Como pode ser visto durante o trabalho, a resposta chegada foi muito perto o desejado-do uso de ferramentas, cuja confiabilidade goza de grande aceitação entre a comunidade científica, assim, validar a metodologia proposta. ______________________________________________________________________________ ABSTRACTThe use of analog filters in a system for audio processing in a hearing aid has some advantages when compared with digital systems, among them, the signal-to-noise ratio (SNR) is greater in this type of treatment and can even improve when the function used in the filter is the first of the Gaussian derivative. In addition, with an analog system, the battery consumption will be lower, so there is no need for analog/digital converters (ADC) and digital/analog (DAC). This work present the design of a low power analog system for hearing aids. To prove the idea, several tests were made, first at system level using the program MATLAB, SIMULINK tool, and all signals present in the mentioned tool, then in the circuit level with the CADENCE tool to prove the real functioning of the system. With the numerical approximations, a function was achieved in the time domain that represents the type of pulse used. With this new function, a manipulation in the Laplace domain was made, and with the Padé method. It was used to obtain the transfer function. At last, the transfer function was represented in state space, because it has low sensitivity to variations in values, in addition to an amazing sparsity and dynamic range. Through translinear circuits, which was developed in this work, the filter was implemented. First of all it was necessary to find a mathematical basis for the filter function that could handle the audible signal the best way possible, tests were done and after the function definition, numerical approximations were made in the time domain and Laplace transform to obtain the transfer function that was implemented in the State space [1]. Finally, this representation was applied in circuit and system levels through a translinear filter. Ideally, you want to get an analog system that deals with the sound of a voice amplification and noise environments present, be eliminated or at least minimized as much as possible. As can be seen in the course of the work, the answer reached was very close to the desired-from the use of tools, whose reliability enjoys wide acceptance among the scientific community, thus validating the methodology proposed

A 60 pW g(m)C Continuous Wavelet Transform Circuit for Portable EEG Systems

Accepted versio

Conversor analógico-digital baseado em transformada wavelet

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017.Nesta dissertação, é proposto um conversor analógico-digital cujo processo de amostragem é baseado em propriedades da transformada wavelet. Tais propriedades permitem identificar características de interesse do sinal—especificamente, a localização de seus pontos críticos e a descrição da morfologia nos trechos entre esses pontos—, e assim representá-lo, em vez de aplicar a amostragem uniforme e limitada pelo critério de Nyquist. A primeira parte deste trabalho apresenta a implementação do conversor em nível de sistema para diferentes resoluções e bases e escalas da transformada wavelet. Para validar o algoritmo de amostragem, é proposto também um algoritmo de reconstrução polinomial do sinal. Os resultados mostram que a identificação de pontos críticos e a estimativa da morfologia do sinal são realizadas com sucesso, tendo sido possível recuperar o sinal de entrada com alta correlação e baixo erro RMS entre os sinais original e reconstruído. A segunda parte deste texto apresenta o desenvolvimento em nível de circuito. A transformada wavelet é implementada por filtros wavelet analógicos, que são testados utilizando-se duas aproximações diferentes para sua resposta em frequência. Os resultados de simulações para variadas escalas permitem identificar os pontos críticos do sinal.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).This manuscript presents the project of an analog-to-digital converter with a wavelet-based sampling scheme. Instead of sampling a signal with uniformly spaced samples and in a frequency limited by Nyquist's criteria, the proposed ADC represents an input signal based on its characteristics speci cally, the critical points localization and the estimation of the signal's morphology around these points. The rst part of this work contains the system-level development, where the sampling algorithm is proposed as well as a polynomial reconstruction algorithm. Tests are run for di erent resolutions and wavelet bases and scales. The results show that the system successfully localizes the critical points and estimates the morphology of the signal, with high correlation and low RMS error values observed between the reconstructed signal and the input. The second part of this work contains the circuit-level development, where the wavelet transform is implemented with analog wavelet lters. The transfer functions of these lters are obtained by applying two di erent approximation methods. The results across scales show the critical points' localization

Low-Power and Programmable Analog Circuitry for Wireless Sensors

Embedding networks of secure, wirelessly-connected sensors and actuators will help us to conscientiously manage our local and extended environments. One major challenge for this vision is to create networks of wireless sensor devices that provide maximal knowledge of their environment while using only the energy that is available within that environment. In this work, it is argued that the energy constraints in wireless sensor design are best addressed by incorporating analog signal processors. The low power-consumption of an analog signal processor allows persistent monitoring of multiple sensors while the device\u27s analog-to-digital converter, microcontroller, and transceiver are all in sleep mode. This dissertation describes the development of analog signal processing integrated circuits for wireless sensor networks. Specific technology problems that are addressed include reconfigurable processing architectures for low-power sensing applications, as well as the development of reprogrammable biasing for analog circuits

Low-Power and Programmable Analog Circuitry for Wireless Sensors

Embedding networks of secure, wirelessly-connected sensors and actuators will help us to conscientiously manage our local and extended environments. One major challenge for this vision is to create networks of wireless sensor devices that provide maximal knowledge of their environment while using only the energy that is available within that environment. In this work, it is argued that the energy constraints in wireless sensor design are best addressed by incorporating analog signal processors. The low power-consumption of an analog signal processor allows persistent monitoring of multiple sensors while the device\u27s analog-to-digital converter, microcontroller, and transceiver are all in sleep mode. This dissertation describes the development of analog signal processing integrated circuits for wireless sensor networks. Specific technology problems that are addressed include reconfigurable processing architectures for low-power sensing applications, as well as the development of reprogrammable biasing for analog circuits