Sistemas inteligentes reconfigurables

Clave: 11A6304


No. de horas: 72


Créditos: No disponible


Tipo de asignatura: Optativa


Fecha de elaboración: 2017-11-27



Objetivo general:


El alumno estará capacitado para desarrollar, programar, y construir sistemas inteligentes reconfigurables de alto rendimiento mediante la integración de IP-cores, con procesadores duros y suaves. Aprenderá a desarrollar sistemas multinúcleo y su programación con lenguajes de alto nivel.


Temas:


  1. Introducción.
  2. Implementación de funciones matemáticas.
  3. Desarrollo de IP Cores.
  4. Codiseño y cosimulación de sistemas en FPGAs.
  5. Implantación de sistemas operativos en FPGAs.
  6. Procesamiento multinúcleo en sistemas basados en FPGAs.
  7. Optimización numérica.
  8. Controladores difusos empotrados.
  9. Redes neuronales empotradas.
  10. Hardware evolutivo.


Bibliografía:


[1]   Ian Grout, Digital System Design with FPGAs and CPLDs, Ed. Mewnes. UK, 2008.
[2]   Steve Kilts, Advanced FPGA Design,Architecture, Implementation, and Optimization. Ed. Wiley-Interscience, USA,2007.
[3]   Ryan Dastner, Anup Hossangadi,Farzan Fallah, Arithmetic Optimization Techniques for Hardware and SoftwareDesign, Ed. Cambridge University Press, USA, 2010.
[4]   Amos R. Omondi, Jagath C. Rajapakse, FPGA Implementation of Neural Networks, Amos R. Omondi, Jagath C. Rajapakse, Springer, USA, 2010.
[5]   Ronald Sauss and Andrew G. Schmidt,Embedded Systems Design with Platform FPGAs: Principles and Practices Morgan Kaufmann, 1st. Edition. USA. 2010.
[6]   Scott Hauck, A. DeHon,Reconfigurable Computing: The theory and Practice of FPGA-Based Computation (Systems on Silicon), Morgan Kauffman, USA. 2007.
[7]   Moayed Almobaied, Fuzzy Logic SpeedControllers Using FPGA Technique: For Three-Phase Induction Motor Drives, LAP LAMBERT Academic Publishing, USA, 2011.
[8]   Tetsuya Higuchi, Yong Liu, Xin Yao(Eds), Evolvable Hardware (genetic and Evolutionary Computation),Ed. Springer, USA, 2010.