Implementación en FPGA de un sistema para el almacenamiento y transmisión de datos provenientes de una unidad de adquisición de señales de sensores cardiacos magnéticos
Resumen
Este documento aborda la problemática sobre el manejo de grandes volúmenes de da tos biomédicos, específicamente señales cardiacas, para su almacenamiento y transmisión
prolongados. El objetivo principal fue diseñar e implementar un sistema en FPGA que
permitiera el almacenamiento y transmisión en tiempo real de los datos biomédicos, man teniendo la integridad de los datos. Se comparó el rendimiento del sistema propuesto con
dispositivos comerciales, destacando las ventajas del diseño personalizado.
De esta forma, para el desarrollo de este documento, se diseñaron dos sistemas indepen dientes. El primer sistema gestiona el almacenamiento de los datos crudos con una tasa
de escritura de 100 Mbps en una tarjeta microSD SDXC. El segundo sistema transmite a
10 Mbps los datos procesados mediante SPI hacia un convertidor serial a USB 2.0 lo que
facilita la transferencia a un computador. Ambos diseños fueron implementados cargando
los bitstreams de los sistemas en una FPGA.
Los resultados confirmaron que el sistema de almacenamiento alcanza una tasa de trans ferencia de 100 Mbps con pruebas exitosas que resultaron en 7.2 GB de datos crudos
almacenados. El sistema de transmisión demostró una configuración adecuada del con vertidor como controlador SPI y la capacidad de la unidad de hardware para transferir
datos a 10 Mbps. Además, se verificó que la computadora captura y almacena los datos
procesados correctamente en un archivo binario de 114 MB.
El sistema en FPGA desarrollado demuestra ser una solución robusta y eficiente para el
desafío de transmitir y almacenar grandes cantidades de datos biomédicos. Puesto que
con tasas de escritura de 100 Mbps y transmisión de 10 Mbps, el sistema no solo cumple
con los objetivos de rendimiento, sino que también supera a los dispositivos existentes en
el mercado. Este representa un avance significativo en la gestión de señales cardiacas, ya
que garantiza la integridad de los datos en aplicaciones críticas. Los resultados respaldan
la propuesta e incentivan a futuras investigaciones. This paper addresses the problem of handling large volumes of biomedical data, specifically
cardiac signals, for long-term storage and transmission. The main objective was to design
and implement an FPGA system that would allow real-time storage and transmission of
biomedical data while maintaining data integrity. The performance of the proposed system
was compared with commercial devices, highlighting the advantages of the custom design.
For the development of this paper, two independent systems were designed: the first one
manages the storage of the raw data, with a write rate of 100 Mbps on a microSD SDXC
card, and the second system transmits at 10 Mbps the processed data via SPI to a serial to
USB 2.0 converter, facilitating the transfer to a computer. Both designs were implemented
by loading the system’s bitstreams onto an FPGA.
The results confirmed that the storage system achieves a transfer rate of 100 Mbps with
successful tests resulting in 7.2 GB of raw data stored. The transmission system demons trated proper configuration of the converter as an SPI controller and the the hardware
unit’s ability to transfer data at 10 Mbps. In addition, the computer was verified to
capture and store the processed data correctly in a 114 MB binary file.
The developed FPGA system proves to be a robust and efficient solution to the challenge
of transmitting and storing large amounts of biomedical data. With write rates of 100
Mbps and transmission rates of 10 Mbps, the system not only meets performance targets,
but also surpasses existing devices on the market. It represents a significant advance in
cardiac signal management, ensuring data integrity in critical applications. The results
support the proposal and encourage future research.
Descripción
Proyecto de Graduación (Licenciatura en Ingeniería Electrónica) Instituto Tecnológico de Costa Rica, Escuela de Ingeniería Electrónica, 2024
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