Singular value decomposition (SVD) plays a critical role in signal processing, image analysis, and particularly in MIMO channel estimation, where it enables spatial multiplexing and interference mitigation. This study presents a configurable parallel architecture for computing SVD on 4 × 4 and 8 × 8 correlation matrices using the Jacobi algorithm with Givens rotations, optimized via CORDIC. Exploiting algorithmic parallelism, the design achieves low-latency performance on a Virtex-5 FPGA, with processing times of 5.29 µs and 24.25 µs, respectively, while maintaining high precision and efficient resource usage. These results confirm the architecture’s suitability for real-time wireless systems with strict latency demands, such as those defined by the IEEE 802.11n standard.

Este estudio tiene como objetivo analizar los parámetros que afectan la calidad de la energía eléctrica en una industria maquiladora en Ciudad Juárez, Chihuahua, México, identificando las normas vigentes y las consecuencias de problemas en la calidad de la energía. La metodología empleada incluye la recolección de datos mediante un analizador de red Fluke 1750 Power Recorder, seguido de un análisis detallado de factores como voltaje, corriente, frecuencia y distorsión armónica. Los resultados revelan que la calidad de la energía presenta variaciones significativas que pueden impactar la eficiencia operativa de la industria, así como la vida útil de los equipos. Se proponen acciones de mejora basadas en los hallazgos, destacando la importancia de realizar estudios periódicos para garantizar un suministro eléctrico estable. Este trabajo contribuye a la sustentabilidad al promover un uso más eficiente de la energía, reduciendo costos operativos, lo que a su vez minimiza el impacto ambiental de las operaciones industriales. La implementación de las recomendaciones derivadas del estudio no solo optimiza el rendimiento energético, sino que también fomenta prácticas responsables en el uso de recursos, alineándose con los objetivos de desarrollo sostenible.