Implementación del algoritmo PCA sobre FPGA mediante síntesis de alto nivel para la reducción dimensional de imágenes hiperespectrales de tumores cerebrales

Abstract

En este trabajo, se lleva a cabo el diseño y la implementación del algoritmo PCA, para la reducción dimensional de imágenes hiperespectrales sobre la plataforma Zynq, siendo el objetivo principal el análisis de su comportamiento, al tratarse de un algoritmo de uso intensivo de datos. Inicialmente, se hace un estudio de la utilización de imágenes hiperespectrales en diferentes campos de aplicación, que van desde la medicina hasta la agricultura, y se continúa con un estudio del algoritmo PCA, donde se analizan cada una de las etapas que lo componen, así como ejemplos de implementación sobre diferentes plataformas. A continuación, se analizan las herramientas utilizadas en el desarrollo de este TFG, tanto hardware como software. Una vez descritas, se desarrolla el flujo de diseño seguido para generar tanto el bloque IP diseñado en alto nivel como la arquitectura donde será integrado, dando lugar al sistema final. Para concluir, se analizan los resultados obtenidos en relación con el consumo de recursos disponibles, las latencias de ejecución y la validación funcional del diseño, estimando así la viabilidad de la implementación del algoritmo PCA en una plataforma orientada a la paralelización de las tareas como es una FPGA.