基本频率提取的边缘计算应用,用于海洋电流和波浪
Nieves G Hernandez-Gonzalez1, Juan Montiel-Caminos1, Javier Sosa1
1Institute for Applied Microelectronics (IUMA), University of Las Palmas de Gran Canaria, 35015 Las Palmas de Gran Canaria, Spain.
本研究介绍了一种人工智能驱动的算法,用于海洋水流量计,提高精度和降低功耗. 智能算法通过边缘计算有效地过了船上的海浪和电流频率.
科学领域:
- 海洋学 海洋学 海洋学
- 人工智能的人工智能
- 边缘计算 边缘计算
背景情况:
- 海洋水流量计对于获得海洋波浪和海流的基本频率数据至关重要.
- 水下应用受到电力消耗的限制,需要超低功率微控制器.
- 现有的信号提取算法通常假定固定的带宽,这对于动态的海洋环境来说是不理想的.
研究的目的:
- 使用人工智能设计和优化智能算法,以提高海洋水流量计的准确性.
- 解决水下应用中固定带宽信号处理的局限性.
- 为海洋波浪和海流的基本频率开发一个机载过解决方案.
主要方法:
- 实现一个深度神经网络 (DNN) 适应性窄带宽过.
- 使用边缘计算原则进行内部数据处理.
- 在没有浮点单元的超低功率8 MHz ARM Cortex-M0+微控制器上部署.
主要成果:
- 基于DNN的解决方案确定了用于机载过的最佳窄带宽.
- 该算法在指定的微控制器上实现了9.54毫秒的最坏情况下的执行时间.
- 拟议的方法比32个样本的快速里叶变换 (FFT) 快1.81倍,使用人工神经网络 (ANN) 快2.33倍.
结论:
- 开发的AI算法显著提高了海洋水流量计的准确性和效率.
- 边缘计算和DNN使得水下应用的有效机载信号处理能够在最低功耗的情况下实现.
- 该解决方案为海洋数据采集提供了比传统的信号处理方法更快,更有效的替代方案.
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