Buletinul Ştiinţific al Universităţii "Politehnica" din Timişoara  Seria ELECTRONICĂ şi TELECOMUNICAŢII  TRANSACTIONS on ELECTRONICS and COMMUNICATIONS  Tom 49(63), Fascicola 1, 2004  Adaptive Interfaces Based on FPGA Implemented  Artificial Neural Network  Ştefan Oniga 1 , Virgil Tiponuţ, Atilla Buehman 1 , Daniel Mic  1  Abstract - The goal of this work is to build smart  interfaces with learning and adaptive capability. The  key element of the learning and adaptive behavior are  artificial neural network (ANIN) blocks, implemented in  FPGA using the System Generator tool for Simulink  developed by Xilinx Inc. This tool allow the easy  generation of hardware Description Language (I1DL)  code from a system representation in Simulink. This  VHDL design can then bc synthcsized for  implementation in the Xilinx family of FPGA devices.  The off-chip learning task is performed using Matlab  and the ANN's wcights are transferred automatically  from Matlab workspace to weights memory.  Keywords: smart, neural network, adaptive, learning,  FPGA, prosthetic  I. INTRODUCTION  The efforts made world wide by the large numbers  of universities and research organizations that are  involved in designing and building natural uscr  interfaces it seems to be not enough because of the  lack of adaptation and learning capabilitics. The use  of neural networks to add learning and adaptive  behavior to smart sensors is cssential and the FPGA  implementation is an easy an attractivc way for  hardware implementation.  Among possible applications are intelligent  computer peripherals enabling people with any kind  of handicap to use computer and communicate, as any  kind of industrial or domestic device with learning  and adaptive capabilities.  The goal of this work was to devclop hardware- software codesign platform enabling the fast  development of smart interfaces with the addition of  sensors, hardware modules that can bc easily  connected and VHDL modules that can manage  sensors, basic behaviours (ex: features extraction,  pattern recognition, etc). Using this framework  development of new smart devices needs only design  and synlhesis of new VHDL drivers for the new  sensors and new application-specific ANNs. This  platform is based on low cost general purpose FPGA  boards wilhout need for hardware design.  This paper presents a new method for hardware  implementation of artificial neural networks (ANN) in  field programmable logic devices (FPGA) that can be  uscd in smart sensors development. It also permits the  development of the ANN's specific modules and  libraries for System Generator tool.  Main applicalions for such smart devices with  embedded and hidden intelligence at user are in the  prosthetic, automotive, "domotic" and automation  field where the trend is to produce easy-to-use devices  II. THE HARD WARE-SOFTWARE CODESIGN  PLATFORM  Smart devices must use multisensorial interfaces  with natural, adaptive behavior and learning  capability. The kcy for the adaptive and learning  behavior are VHDL described neural networks. Any  application of a new smart device should use these  ANN modules to add adaptive and learning capability.  The platform developed in order to provide a fast  prototyping environment for adaptive interfaces is  shown in Fig.I. and it was developed to facilitate the  use of codesign teehniques.  Other requiremcnts for the development platform are:  • Lxchangeability of sensors, thanks to common  interfaces for any class of VHDL drivers  • Reusability of developed VHDL components  • Reduced time to market  The Aduc812 microcontroler is used to implement  the Data Acquisition System and to adapt signal  sensors to neural network input requirements. The  reconfigurable device (XC2S50 Xilinx) is used to  implement the neural networks and other logic blocks  of the same application. The System Generator tool  for Simulink developed by Xilinx Inc. allow the easy  generation of hardware Description Language (HDL)  code from a system representation in Simulink. This  VHDL design can then be synthesized for  implementation in the Xilinx family of FPGA devices.  ' Nortli University of Baia Mare, Electrotechnical Department  Dr. V. Babeş Slr., Nr. 62/A, 430083 Baia Mare. e-mail onigas@ubm.ro  2  Electronics and Telecommunications Faculty, Applied Electronic Department  Bd. V. Pârvan Nr. 2,300223 Timişoara, e-mail, tiponuUoietc.utt.ro  236