Travaux de Bachelor 2006

• Développement d'un serveur Web en JAVA embarqué sur une carte DSP
  Ce projet consiste à équiper une carte motion control générique basée sur un DSP d'Analog Devices avec un processeur Java permettant l'acquisition de données et le contrôle de commandes en temps-réel au travers du DSP. Le processeur Java permettra d'embarquer un serveur Web, de telle sorte qu'il sera possible d'éditer les paramètres et les données de la carte à DSP en utilisant un simple navigateur Web sur n'importe quelle machine (PC, Laptop, TabletPC, PocketPC, etc.). Il s'agira de mettre au point les interactions (protocole, signaux, etc.) entre la carte à DSP et le processeur Java afin de garantir un niveau de performance compatible avec les applications d'acquisition et de commande liés au contrôle de processus industriel (motion control) ou mesure de paramètres vitaux (biomédical). Dans le cadre de ce projet, il est également prévu d'établir une synergie avec un autre travail de diplôme consistant à interfacer la carte à DSP avec un moteur piézoélectrique à haute résolution. Le moteur pourra être contrôlé au moyen de l'interface développé dans le cadre de ce projet.

  
  

  • Proposé par: Lexen
  • Candidat-e: Michel Dommen
  • Professeur-e: Daniel Rossier
  • Filière: Informatique

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• Visualisation d'événements temps-réel sous Linux
  Ce projet consiste à reprendre un outil de visualisation de traçage d'événements sous Linux, appelé, LTTng (Linux Trace Toolkig new generation), de telle manière à pouvoir visualiser et analyser des applications temps-réel utilisant l'extension Xenomai (extension temps-réel du noyau Linux). La visualisation consiste à pouvoir repérer les principales activités des tâches temps-réel (activations, changements de contexte, suspensions, etc.) ainsi que les périodes de détention de ressources partagées (verrous, sémaphores, variables condition, etc.). Par ailleurs, ce projet comportera également le développement de mécanismes de simulation "à postiori" d'une application sur la base d'une trace existante, en modifiant les paramètres des tâches (période, priorité, etc.) Cet outil pourra être utilisé à la mise au point d'applications nécessitant un temps-réel strict (précision: ~100ns).

  
  

  • Proposé par: Ecole Polytechnique de Montréal (laboratoire CASI) et Prof. Daniel Rossier (HEIG-VD/ REDS)
  • Candidat-e: Jean-Olivier Villemure
  • Professeur-e: Daniel Rossier
  • Filière: Informatique

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• Traitement d'images satellitaires pour des études environnementales
  Le projet ASID pour Analysis of Satelite Image Data for environmental applications a pour but d'identifier les zones de l'Amérique du Sud où les activités anthropiques provoquent un impact majeur sur l'environnement. Telles que les feux, la déforestation, l'agriculture ... Pour réaliser son objectif, le projet se base sur des réseaux de neurones artificiels, afin d'analyser des images satellites fournissant des données climatiques et des données de couverture végétale, dans le but d'isoler les causes naturelles dans les changements environnementaux importants. Ce projet est mandaté par le CIAT (Centre International d'Agriculture Tropicale) qui est une organisation à but non lucratif travaillant dans le domaine de l'environnement et de l'agriculture.

  
  

  • Proposé par: Institut REDS (HEIG-VD) et Centre International d'Agriculture Tropicale
  • Candidat-e: Musy Abson Sae-Tang
  • Professeur-e: Andres Perez-Uribe
  • Filière Informatique

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• Projet Audition vs. Emotion
  Le service de neuropsychologie du CHUV réalise un projet de recherche où il s'agit de comparer le traitement effectué par le cerveau lorsqu'une personne entend des sons qualifiés d'émotionnels, versus des sons dépourvus de sens émotionnel. Dans une première phase, au CHUV, des sujets ont classifié des sons comme étant produits par des êtres vivants ou par des objets. Dans une deuxième phase, des sujets seront invités à écouter des sons qu'ils classeront comme des sons ayant ou pas de sens émotionnel. Par la suite, d'autres sujets seront invités à écouter les sons déjà classés pour observer l'activité de leurs cerveaux à l'aide des techniques EEG. En parallèle à la HEIG-VD, on a utilisé des réseaux de neurones artificiels pour leur apprendre à classer l'ensemble de sons utilisés par le CHUV lors de la première phase du projet sur les deux catégories : son produit par un être vivant ou son produit par un objet. Finalement, il s'agit d'analyser comment le réseau de neurones classe correctement ces sons.

  
  

  • Proposé par: Institu REDS (HEIG-VD) et CHUV
  • Candidat-e: Alain Lovis
  • Professeur-e: Andres Perez-Uribe
  • Filière: Informatique

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