Inter-spikes-intervals exponencial y estudio de distribucion gamma de neuronas SVITE en FPGA

Lista de Autores: Pérez Peña, Fernando. Morgado Estévez, Arturo. Linares Barranco, Alejandro.

En este trabajo se presenta un estudio estadístico sobre una implementación basada en pico neuro-inspirado del controlador del motor del vector-Integración-To-End-Point (SVITE) y compara su determinista flujo neuronal en modelos de picos con una modificación propuesta que convierte el modelo, y por lo tanto el controlador, en una Poisson como la distribución de corriente de pico. Un conjunto de hardware números pseudo-aleatorios generadores, basado en una evaluación Shift Linear Register (LFSR), se han introducido en la neurona-modelo para que lleguen a un comportamiento más cerca neurona biológica. Para validar el nuevo comportamiento de las neuronas en el modelo una comparación entre los datos empíricos Inter-Spikes-intervalo y las distribuciones exponenciales y Gamma se ha llevado a cabo mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnoff. Una validación interna del hardware del controlador se ha realizado en un spartan6 FPGA para conducir directamente con los puntos motores de corriente continua de la robótica para estudiar el comportamiento y la viabilidad del controlador modificado con componentes aleatorios. Los resultados muestran que el original distribución picos deterministas de los bloques de regulación se puede intercambiar con distribuciones de Poisson utilizando LFSR 30 bits. El comparativo entre las señales que controlan utilizables tales como la trayectoria y el perfil de velocidad utilizando un determinista y el nuevo controlador de mostrar una desviación estándar de 11,53 picos / s y 3,86 picos / s respectivamente. Estas tarifas no afectan a nuestro sistema, ya que, dentro de la modulación de frecuencia del pulso, con el fin de controlar los motores, la longitud de tiempo se puede fijar para difundir los picos. Puesta a punto este valor, las bajas tasas podrían ser filtrados por el motor. Por lo tanto, este controlador neuro-inspirado SVITE puede integrarse dentro de las arquitecturas neuromórficos complejos con las neuronas de Poisson-como.