Evaluation of a low-cost multithreading approach solution for an embedded system based on Arduino with pseudo-threads

Although projects using Arduino boards are becoming more and more common due to their simplicity, low cost, and a variety of applications, Arduino boards consist of a simple processor that does not allow the execution of threads. This paper presents a study and evaluation of multithreading approaches on a single Arduino board. We present a group of existing software approaches for dealing with concurrent actions on Arduino. Among the solutions presented, we propose a case study using timed interrupts due to their simplicity. Although the case study provided requires dealing with many actions concurrently, including external actions, timed interrupts showed to be a robust solution to the problem. Furthermore, the evaluated approach presented great potential for being applied and implemented commercially at low cost.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Estimação de Probabilidade de Perda de Dados em Redes Através de Modelagem Multifractal de Tráfego e Teoria de Muitas Fontes

Neste artigo, propomos uma abordagem para estimação da probabilidade de perda de bytes em enlaces de redes de computadores considerando propriedades multifractais dos fluxos de tráfego. Mais especificamente, deduzimos uma expressão matemática para o cálculo da probabilidade de perda para servidores com buffer finito alimentados com fluxos multifractais de tráfego. A abordagem proposta se baseia na teoria das muitas fontes e na modelagem multifractal de tráfego baseada em cascatas multiplicativas. Por fim, avaliamos a proposta de estimação de probabilidade de perda através de simulações computacionais utilizando séries de tráfego real, verificando assim sua eficiência como ferramenta relacionada à provisão de qualidade de serviço em redes de computadores

Modelagem de Tráfego de Redes Utilizando Cascata Multifractal Generalizada

Neste artigo propomos um modelo multifractal de tráfego baseado em uma cascata multiplicativa que apresenta diferentes distribuições para os multiplicadores em cada estágio da cascata. Neste modelo, os multiplicadores são obtidos através da estimação de suas densidades de probabilidade com o uso dos métodos de Kernel e Aceitação/Rejeição aplicados a tráfego real de redes. Com o intuito de validar o modelo, realizamos análises estatísticas e do comportamento de fila dos processos de tráfego gerados segundo o modelo proposto. Verificamos também o desempenho do modelo em capturar as características dos traços reais de tráfego em comparação à outros modelos multifractais.In this paper we propose a multifractal traffic model that is based on a multiplicative cascade presenting specific multiplier distributions in each cascade stage. In the proposed model, the multipliers are obtained through the estimate of their probability densities found in real network traffic by using Kernel and Acceptance/Rejection methods. Statistical analysis and queueing behavior study were carried out for the model validation. Furthermore, we verify the model performance in capturing the traffic trace characteristics in comparison to other multifractal models

Estimação de probabilidade de transbordo do buffer em redes OFDM-TDMA utilizando cadeias de markov e curva de serviço

Este trabalho apresenta duas abordagens para estimação de probabilidade de transbordo do buffer em redes OFDM-TDMA. A primeira abordagem, se baseia em Cadeias de Markov e em Teoria de Filas para descrever o desempenho do enlace de transmissão em sistemas OFDM-TDMA. A segunda abordagem se baseia em curva de serviço e no conceito de Processo Envelope. Mais especificamente, foi proposta uma equação para estimação de probabilidade de transbordo do buffer em sistemas OFDM-TDMA. Para tal, também deduziu-se uma equação para a curva de serviço de Sistemas OFDM-TDMA. Os resultados obtidos mostram que as estimativas de probabilidade de transbordo baseadas na curva de serviço do sistema se aproximam bem dos resultados da simulação e a complexidade computacional do cálculo necessário para obtê-los é significativamente reduzida em relação ao modelo baseado em Cadeias de Markov171320This paper presents two approaches for estimating buffer overflow probability in OFDM-TDMA networks. The first approach is based on Queuing Theory and Markov Chains and is used to evaluate the performance of the transmission link in OFDM-TDMA systems. The second approach is based on Network Service Curve and Envelope Processes of the traffic flows. More specifically, it is proposed an equation to estimate the probabilityof buffer overflow in OFDM-TDMA systems. To this end, an equation for the Service Curve of the considered system, is also proposed. The results show that the estimates are very close to those obtained by simulations and that the computational complexity to obtain them are significantly reduced due to the absence of matrix computatio

Modelagem de Tráfego VoIP Utilizando Misturas Gaussianas Ajustadas por Algoritmo de Maximização de Esperança e Comprimento de Descrição Mínimo

O aumento do número de aplicações que geram tráfego VoIP (Voice over IP) requer que modelos adequados para este tipo de tráfego sejam empregados para um melhor dimensionamento dos recursos da rede. Neste artigo, propomos a aplicação de Misturas Gaussianas ajustadas por um algoritmo EM (Expectation−Maximization) com seleção de número de classes utilizando o princípio do Comprimento de Descrição Mínimo (MDL-M inimum Description Length) para descrever o tráfego VoIP. Dados reais de VoIP foram coletados e séries sintéticas foram geradas de acordo com esses dados. O algoritmo proposto é comparado com o algoritmo EM e com algoritmo baseado em MDL em termos do desempenho em modelar as séries de tráfego VoIP consideradas

Redução de Dimensionalidade para Reconhecimento de Padrões Eletromiográficos de Movimentos dos Dedos da Mão / Dimensionality Reduction for Recognition of Recognition of Electromyographic Patterns of Hand Finger Movements

O reconhecimento de padrões de sinais eletromiográficos (EMG) é ferramenta importante na  detecção de anormalidades e controle de próteses. Ademais, a projeção dos  dados  e redução de  dimensionalidade atuam  dire- tamente  na  classificação, que  pode  auxiliar no reconhecimento de  padrões. Propõe-se a  implementação e  análise  comparativa dos   métodos   análise discriminante linear (LDA) e  análise de  componentes principais (PCA),  em conjunto  com o classificador probabilístico K - vizinho  mais  próximo  (KNN), para classificação de uma  base  de dados  de sinais EMG de movimentos dos dedos  da mão.  Resultados apontam melhor  desempenho do PCA em conjunto com o KNN na redução de dimensionalidade e classificação dos sinais EMG;

Aplicação de algoritmos genéticos para estimação de parâmetros de painéis fotovoltaicos / Application of genetic algorithms for parameter estimation of photovoltaic panels

A geração de energia fotovoltaica tem se tornado uma ótima opção para a geração de energia elétrica limpa, visto que ela possui alto potencial de produção de energia elétrica em todo o mundo. O equipamento responsável pela transformação dos raios solares em energia elétrica é o painel fotovoltaico. Sua simulação computacional é essencial para a realização de projetos de sis- temas fotovoltaicos. Contudo, os datasheets dos painéis não fornecem todas as informações necessárias para a simulação computacional. Portanto, torna-se necessário desenvolver métodos para estimar alguns parâmetros dos painéis. Este trabalho propõe um método de estimação de parâmetros de painéis foto- voltaicos utilizando o Algoritmo Genético, desenvolvido no ambiente MATLAB. A função objetivo do Algoritmo Genético corresponde à minimização do erro quadrático médio entre a curva característica IxV experimental do painel em relação à curva IxV gerada pelos parâmetros estimados. Os resultados obtidos com o Algoritmo Genético são comparados com outros métodos presentes na literatura

An Approach to Steady-State Power Transformer Modeling Considering Direct Current Resistance Test Measurements

Measurements obtained in transformer tests are routinely used for computing associated steady-state model parameters, which can then be used for load flow simulation and other modeling applications. The short circuit and open circuit tests are most commonly performed with this purpose, allowing estimation of series and parallel branch transformer parameters. In this study, an extended model is proposed which does not employ the usually assumed cantilever circuit approximation and explicitly accounts for transformer connection resistance. An estimation of the proposed model parameters is enabled by usage of additional measurements yielded by the direct current (DC) resistance test. The proposed approach is validated by means of an experiment carried out on a real distribution power transformer, whose results demonstrate that the proposed model and parameter computation approach effectively decompose total transformer resistance into winding and contact components. Furthermore, the numerical results show that contact resistance is not negligible especially for low voltage windings, which reinforces the usefulness of the proposed model in providing detailed modeling of transformer resistances

Estimação de Probabilidade de Perda de Dados em Redes Através de Modelagem Multifractal de Tráfego e Teoria de Muitas Fontes

Neste artigo, propomos uma abordagem para estimação da probabilidade de perda de bytes em enlaces de redes de computadores considerando propriedades multifractais dos fluxos de tráfego. Mais especificamente, deduzimos uma expressão matemática para o cálculo da probabilidade de perda para servidores com buffer finito alimentados com fluxos multifractais de tráfego. A abordagem proposta se baseia na teoria das muitas fontes e na modelagem multifractal de tráfego baseada em cascatas multiplicativas. Por fim, avaliamos a proposta de estimação de probabilidade de perda através de simulações computacionais utilizando séries de tráfego real, verificando assim sua eficiência como ferramenta relacionada à provisão de qualidade de serviço em redes de computadores

Adaptive fuzzy flow rate control considering multifractal traffic modeling and 5G communications.

In this paper, we propose a predictive Generalized OBF (Orthonormal Basis Functions)-Fuzzy flow control scheme for the 5G downlink by deriving an expression for the optimal control rate of the traffic sources considering minimization of data delay and a minimum traffic rate to the users. The adaptive GOBF-Fuzzy model is applied to predict queueing behavior in initial 5G systems. To this end, we propose to obtain orthonormal basis functions related to the real traffic flows via multifractal modeling, inserting these functions into the fuzzy model trained with the LMS (Least Mean Square) adaptive algorithm. Simulations of a F-OFDM (Filtered Orthogonal Frequency Division Multiplexing) based 5G Downlink are carried out to validate the proposed flow control algorithm. Comparisons with other predictive control schemes in the literature prove the efficiency of the adaptive GOBF-fuzzy based control in enhancing the performance of the system downlink as well as guaranteeing some QoS (Quality of Service) parameters