Usporedba energetske učinkovitosti analize zvukova disanja na ugradbenim jednojezgrenim i višejezgrenim procesorima niske potrošnje

diplomski rad

• Naslov (engleski): Comparison of Energy Efficiency of Respiratory Sound Analysis on Embedded Single-Core and Multi-Core Low-Power Processors
• Autor: Marko Matijaščić
• Mentor: Vedran Bilas (mentor)
• Član povjerenstva: Vedran Bilas (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Mladen Vučić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Darko Vasić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2018-07-09, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Elektrotehnika

Sažetak

U diplomskom radu je istražena i opisana detekcija pojave fićuka temeljena na skrivenom Markovljevom modelu. Implementirano je cjelovito programsko rješenje za akviziciju i analizu zvukova disanja na ugradbenoj platformi Blue Gecko, te programsko
rješenje za analizu zvukova disanja na PULP-Fulmine ugradbenoj platformi. Za ubrzanje vremena izvođenja na Blue Gecko ugradbenoj platformi korištena je ARM CMSIS-DSP biblioteka i optimizacija prevodioca, dok je na PULP-Fulmine ugradbenoj
platformi korištena paralelizacija programske podrške pomoću OpenMP programskog sučelja. Model akvizicije i algoritma na korištenom skupu zvukova disanja realiziran je u programskom okruženju MATLAB. Iz MATLAB modela određene su statističke mjere točnosti (93,17%), osjetljivosti (82,85%) i specifičnosti (95,61%). Funkcijsko ispitivanje implementiranog programskog rješenja na Blue Gecko ugradbenoj
platformi izvedeno je na odabranim odsječcima zvukova disanja, te je rezultat uspoređen s MATLAB modelom. Provedena je analiza i usporedba vremena izvođenja na implementiranim programskim rješenjima. Izmjerena je i analizirana potrošnja energije za implementirano programsko rješenje na Blue Gecko ugradbenoj platformi (prosječna snaga 2,44 mW, za izvođenje algoritma 13,18 mW), te potrošnja energije za implementirano programsko rješenje na PULP-Fulmine ugradbenoj platformi (prosječna snaga višejezgrene izvedbe 3,58 mW).

Sažetak (engleski)

In this master thesis asmatic wheeze detection based on Hidden Markov model was investigated and decribed. Software for data acquisition and respiratory sounds analysis was developed on Blue Gecko embedded platform. Software for respiratory sounds analysis was developed on PULP-Fulmine embedded platform. On Blue Gecko platform speed-up of software time execution was obtained by ARM CMSIS-DSP library
and compiler optimisations, while OpenMP programming interface was used for software parallelisation on PULP-Fulmine platform. Acquisition and algorithm model was developed in MATLAB programming environment. From MATLAB model, statistical measures of accuracy (93,17%), sensitivity (82,85%) and specificity (95,61%) were obtained. Function testing of implementation on Blue Gecko platform was carried
out on selected segments of sound signals and compared with MATLAB model. Time execution analysis and comparison were carried out on both software implementations. Energy consumption was measured and analysed for software implementation on Blue Gecko embedded platform (average power 2,44 mW, 13,18 mW on algorithm
execution) and software implementation on PULP-Fulmine platform (average power of parallelized version 3,58 mW).

• Ključne riječi: Analiza zvukova disanja; asmatičarski fićuci; skriveni Markovljev model; ugradbeni računalni sustavi niske potrošnje; paralelno programiranje; energetska učinkovitost
• Ključne riječi (engleski): Respiratory sounds analysis; asthmatic wheezing; hidden Markov model; low-power embedded systems; parallel programming; energy efficiency
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:268925
• Studijski program: Naziv: Elektrotehnika i informacijska tehnologija; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (mag. ing. el. techn. inf.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-13 22:51:55