Validación del uso de aritmética distribuida en la implementación de redes neuronales

En este documento se presentan algunos resultados del uso de aritmética distribuida enfocados hacia implementaciones hardware de redes neuronales, dichos resultados confrontan consideraciones de área vs. precisión, a tener en cuenta por parte del diseñador antes de llevar la arquitectura de su red neuronal a algún dispositivo (microcontrolador, dispositivos de lógica programable o DSPs). El algoritmo desarrollado brinda un estimativo de cuánto se penaliza la precisión de la red a nivel hardware a medida que aumenta el número de bits empleados para representar las entradas. Además posee la ventaja que ejecuta las operaciones de manera digital emulando operaciones reales como se efectuarían en FPGA o CPLD, lo cual posteriormente puede ser utilizado para extraer el código para programar estos dispositivos

Análisis multi-resolución y codificación sin pérdida de información en la compresión de señales electrocardiográficas

Many algorithms have been developed in the compression on biomedical signals. One of the most commonly compressed signals correspond to the electrocardiographic signal because is frequently measurement in environment hospitals. In this paper, we present the comparison of two methods based on multi-resolution analysis and lossless encoders, specifically Discrete Wavelet Transform and Huffman-Run length. In theperformance of the algorithms, we analyzed two parameters: the compression ratio (CR) and the percentage of roots mean square (PRD). Our algorithms presented a CR of 8:1 to a PRD of 0,5%, which are good results in clinical applications, because the main characteristics in time and frequency are preserved

Development and Testing of a Real-Time LoRawan Sniffer Based on GNU-Radio

En este documento se muestran las vulnerabilidades presentes en una red de sensores inalámbricas implementada sobre una red de área amplia de largo alcance (LoRaWAN por sus siglas en inglés) LoRaWAN y se identifican los posibles ataques que se podrían realizar a la red usando sniffing y/o replay. Los ataques a la red se realizaron implementando un analizador de protocolos (Sniffer) para capturar los paquetes. El Sniffer se implementó utilizando el hardware RTL2832U y se visualizó en Wireshark, a través de GNU-Radio. Las pruebas mostraron que se pueden amenazar la disponibilidad y confidencialidad de los datos a través de ataques de replay con verificación en el LoRa server utilizando hardware HackRF One y GNU-Radio. Aunque la especificación LoRaWAN tiene contadores para evitar ataques de replay, bajo condiciones adecuadas se lograría vulnerar la red llegando a realizar la denegación del servicio del nodo en el servidor.This paper shows the vulnerabilities present in a wireless sensor network implemented over a long-range wide area network (LoRaWAN) LoRaWAN, and identifies possible attacks that could be made to the network using sniffing and/or replay. Attacks on the network were performed by implementing a protocol analyzer (Sniffer) to capture packets. The Sniffer was implemented using the RTL2832U hardware and visualized in Wireshark, through GNU-Radio. Tests showed that data availability and confidentiality could be threatened through replay attacks with LoRa server verification using HackRF One and GNU-Radio hardware. Although the LoRaWAN specification has, frame counters to avoid replay attacks, under given the right conditions, this measure could be violated even deny service to the node on the server

Comparación por simplicidad de métodos de aprendizaje en estimación de funciones

One of the problems they solve Intelligent Systems, is the estimation of functions, forwhich part of a finite number of data from one process and the goal is to find betterrole models. Among the unsupervised learning methods, optimization methods likegradient descent and conjugate gradient have been traditionally used in such problems, with advantages such as simplicity CO in the first and the speed of convergence in the latter. According to the principle of simplicity, we choose the method that is simple yet the most accurate, so that neither of the two methods can strongly considered better than another, why not simultaneously satisfy both conditions. This paper evaluates the two methods in the estimation of linear and quadratic functions and suggests improvements in its definition with the objective of proportional method that is best in terms of "simplicity."Uno de los problemas que resuelven los sistemas inteligentes consiste en la estimación de funciones, para lo cual se parte de un número finito de datos de un proceso y el objetivo es encontrar la función que mejor los modela. Dentro de los métodos de aprendizaje, los métodos de optimización, como el descenso de gradiente y el gradiente conjugado, han sido tradicionalmente utilizados en este tipo de problemas, con ventajas como la sencillez en los primeros y la rapidez de convergencia en los segundos. De acuerdo con el principio de simplicidad, se escoge el método que sea más sencillo, pero a la vez el más preciso, de tal forma que ninguno de los dos puede a priori considerarse rotundamente mejor que el otro, porque no satisface simultáneamente las dos condiciones. En este trabajo se evalúan los dos métodos en la estimación de funciones lineales y cuadráticas y se proponen mejoras con el objetivo de proporcionar un método que sea el mejor en términos de "simplicidad"

MULTI-RESOLUTION ANALYSIS AND LOSSLESS ENCODERS IN THE COMPRESSION OF ELECTROCARDIOGRAPHIC SIGNALS

Many algorithms have been developed in the compression on biomedical signals. One of the most commonly compressed signals correspond to the electrocardiographic signal because is frequently measurement in environment hospitals. In this paper, we present the comparison of two methods based on multi-resolution analysis and lossless encoders, specifically Discrete Wavelet Transform and Huffman-Run length. In theperformance of the algorithms, we analyzed two parameters: the compression ratio (CR) and the percentage of roots mean square (PRD). Our algorithms presented a CR of 8:1 to a PRD of 0,5%, which are good results in clinical applications, because the main characteristics in time and frequency are preserved

Multi-resolution analysis and lossless encoders in the compression of electrocardiographic signals

Many algorithms have been developed in the compression on biomedical signals. One of the most commonly compressed signals correspond to the electrocardiographic signal because is frequently measurement in environment hospitals. In this paper, we present the comparison of two methods based on multi-resolution analysis and lossless encoders, specifically Discrete Wavelet Transform and Huffman-Run length. In theperformance of the algorithms, we analyzed two parameters: the compression ratio (CR) and the percentage of roots mean square (PRD). Our algorithms presented a CR of 8:1 to a PRD of 0,5%, which are good results in clinical applications, because the main characteristics in time and frequency are preserved

FPGA compression of ECG signals by using modified convolution scheme of the Discrete Wavelet Transform Compresión de señales ECG sobre FPGA utilizando un esquema modificado de convolución de la Transformada Wavelet Discreta

This paper presents FPGA design of ECG compression by using the Discrete Wavelet Transform (DWT) and one lossless encoding method. Unlike the classical works based on off-line mode, the current work allows the real-time processing of the ECG signal to reduce the redundant information. A model is developed for a fixed-point convolution scheme which has a good performance in relation to the throughput, the latency, the maximum frequency of operation and the quality of the compressed signal. The quantization of the coefficients of the filters and the selected fixed-threshold give a low error in relation to clinical applications.<br>Este documento presenta el diseño basado en FPGA para la compresión de señales ECG utilizando la Transformada Wavelet Discreta y un método de codificación sin pérdida de información. A diferencia de los trabajos clásicos para modo off-line, el trabajo actual permite la compresión en tiempo real de la señal ECG por medio de la reducción de la información redundante. Se propone un modelo para el esquema de convolución en formato punto fijo, el cual tiene buen desempeño en relación a la tasa de salida, la latencia del sistema, la máxima frecuencia de operación y la calidad de la señal comprimida. La arquitectura propuesta, la cuantización utilizada y el método de codificación proporcionan un PRD que es apto para el análisis clínico

COMPARISON BY SIMPLICITY OF LEARNING METHODS FOR FUNCTION ESTIMATION

uno de los problemas que resuelven los sistemas inteligentes consiste en la estimación de funciones, para lo cual se parte de un número finito de datos de un proceso y el objetivo es encontrar la función que mejor los modela. Dentro de los métodos de aprendizaje, los métodos de optimización, como el descenso de gradiente y el gradiente conjugado, han sido tradicionalmente utilizados en este tipo de problemas, con ventajas como la sencillez en los primeros y la rapidez de convergencia en los segundos. De acuerdo con el principio de simplicidad, se escoge el método que sea más sencillo, pero a la vez el más preciso, de tal forma que ninguno de los dos puede a priori considerarse rotundamente mejor que el otro, porque no satisface simultáneamente las dos condiciones. En este trabajo se evalúan los dos métodos en la estimación de funciones lineales y cuadráticas y se proponen mejoras con el objetivo de proporcionar un método que sea el mejor en términos de "simplicidad".One of the problems they solve Intelligent Systems, is the estimation of functions, forwhich part of a finite number of data from one process and the goal is to find betterrole models. Among the unsupervised learning methods, optimization methods likegradient descent and conjugate gradient have been traditionally used in such problems, with advantages such as simplicity CO in the first and the speed of convergence in the latter. According to the principle of simplicity, we choose the method that is simple yet the most accurate, so that neither of the two methods can strongly considered better than another, why not simultaneously satisfy both conditions. This paper evaluates the two methods in the estimation of linear and quadratic functions and suggests improvements in its definition with the objective of proportional method that is best in terms of "simplicity.