Signal driven sampling and processing : a promising approach for computationally efficient adaptive rate solutions

• Auteur / Autrice : Saeed Mian Qaisar
• Direction : Laurent Fesquet, Marc Renaudin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, image, parole, télécoms
• Date : Soutenance en 2009
• Etablissement(s) : Grenoble INPG

Mots clés

Mots clés contrôlés

Spectroscopie

Résumé

Les récentes sophistications dans le domaine des systèmes mobiles demandent de plus en plus de ressources de traitement. En vue de maintenir l'autonomie de ces systèmes, minimiser l'énergie est devenu l'un des défis les plus difficile pour les industriels. Partant de ce constat, nous avons amélioré l'efficacité énergétique en adaptant l'activité du système en fonction des caractéristiques locales du signal d'entrée. L'échantillonnage et la sélection des parties actives du signal ainsi que l'extraction de paramètres locaux sont les bases de la chaîne de traitement proposée. Sur la base de la chaîne de traitement proposée, des techniques de filtrage adaptatifs et d’analyses à résolution adaptative sont développées. Les solutions proposées sont de nature non stationnaire et elles adaptent leur charge de traitement et la résolution en temps-fréquence en fonction du signal d'entrée. Il est démontré que ces techniques permettent des gains drastiques en calcul tout en fournissant des résultats de qualité appropriée par rapport aux approches classiques. La chaîne de traitement proposée a été également caractérisée en terme de résolution effective. Par ailleurs, il semblerait que pour un choix approprié de la résolution en temps et de l’ordre d'interpolation, la solution proposée atteint une résolution effective plus élevée que celle de l'approche classique.

The recent sophistications in the areas of mobile systems and sensor networks demand more and more processing resources. Ln order to maintain the system autonomy, energy saving is becoming one of the most difficult industrial challenges, in mobile computing. Most of the efforts to achieve this goal are focused on improving the embedded systems design and the battery technology, but very few studies target to exploit the input signal time-varying nature. It. Is known that almost aIl real world signaIs are non stationary in nature. Therefore, we aim to achieve power efficiency by smartly adapting the system processing activity inaccordance to the input signal local characteristics. It is done by completely rethinking the existing processing chain and devised a new one byemployitJg asmart combination of the non-uniform and the uniform signal processing tools. Sampling, activity selection and local parameters extraction are basis. . Of. The proposed processing chain. This approach is based on the level crossing sampling, it makes to pilot the system sampling frequency and the processing activity by the input signal itself. The adopted sampling scheme produces the non-uniformly spaced in time samples, which allows an easy activity selection and local fea. Tures extraction of the input signal. Ln this C(JpteXt a novel technique is devised for analyzing the non-uniformly sampled signal spectrum. A comparison of the proposed technique with the existing ones is rrlade. It shows that the proposed technique out performs the existing techniques in terms of computational efficiency and spectral ql!ality. Based upon the proposed processing chain the adaptive rate filtering and the adaptive resolution analysis techniques are devised. The proposed sOlutions adapt their processing load and time-frequency resolution to the input signal. It demonstrates that they achieve drastic computational gains while providing appropriate. Quality results compared to the counter classical approaches. The processing chain performance is also characterized in terms of its effective resolution; It is shown that for an appropriate choice of time resolution and interpolation order, the proposed solution achieves a higher effective resolution compared to the counter classical one.