低功耗心電處理算法及存儲架構(gòu)研究.pdf

1、集成電路技術(shù)的發(fā)展使更多復(fù)雜的處理模塊能夠集成在很小的芯片上，這給基于傳感器的可穿戴心電監(jiān)測裝置發(fā)展帶來了機會。在可穿戴心電平臺中，基于通用處理器的心電處理平臺能夠同時兼顧硬件和軟件設(shè)計的靈活性而應(yīng)用廣泛，但是功耗是其應(yīng)用的主要障礙。本文以心電信號處理為目標，以通用處理器平臺的低功耗設(shè)計為核心，主要研究了包括心電處理算法和處理器存儲架構(gòu)等關(guān)鍵技術(shù)，具體的研究內(nèi)容和創(chuàng)新點包括:
　　1.基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的心電壓縮算法研究。通過分析經(jīng)

2、驗?zāi)B(tài)分解算法的流程和特性，本文首次提出了使用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的篩選過程進行壓縮的算法。該算法使用第一階本征模態(tài)函數(shù)的篩選過程，利用篩選函數(shù)的極值均值點能夠重構(gòu)原信號的特點，避免了傳統(tǒng)使用極值點擬合本征模態(tài)函數(shù)具有較大誤差的缺點，并結(jié)合篩選函數(shù)重組、極值均值點優(yōu)化選取的方法，減少了需要保存的特征點數(shù)量，在達到較低重構(gòu)失真的同時增加了壓縮效率。相對于傳統(tǒng)經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的心電壓縮方法和其他變換域的方法，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)更大的壓縮效率和更低的重構(gòu)失真

3、。在以傳輸數(shù)據(jù)為任務(wù)的可穿戴心電設(shè)備中，該方法能夠降低數(shù)據(jù)傳輸量，減少無線傳輸功耗。
　　2.信號特征預(yù)判的低功耗QRS檢測算法研究。本文通過分析基于小波變換的QRS檢測算法，利用絕大部分小波變換系數(shù)幅值較小的特點，提出了基于時域信號特征預(yù)判的低運算量QRS檢測算法。該方法利用簡單的時域濾波和預(yù)判操作，篩選出信號中疑似QRS波段，并結(jié)合不同RR間隔（心跳間隔），對疑似QRS波使用基于單尺度小波分解和多尺度小波分解相結(jié)合的QRS檢測

4、方法。實驗結(jié)果表明，該算法在檢測準確率和抗噪聲能力上都與原基于小波變換的算法相當?shù)那闆r下，獲得了77.9％的運算功耗降低。該算法能夠獲得算法復(fù)雜度和功耗的降低，非常適應(yīng)可穿戴心電平臺的實時處理需求。
　　3.面向心電處理的低功耗內(nèi)存架構(gòu)研究。本文通過分析基于小波變換的QRS檢測算法，研究了內(nèi)存空間中局部地址范圍內(nèi)的值空間局部性（內(nèi)存值之間差值較?。?，提出了基于值壓縮的壓縮存儲策略，其通過在多個內(nèi)存地址中使用一個基地址和多個較小寬度

5、偏移值的方法，降低存儲空間消耗。并針對內(nèi)存值動態(tài)變化特性，設(shè)計了以鏈表方法管理的后備非壓縮空間用于動態(tài)的分配和釋放非壓縮內(nèi)存空間存儲原壓縮值。進一步，利用程序內(nèi)存的順序訪問特性，本文設(shè)計了基于內(nèi)存讀寫緩存的低功耗訪問策略。實驗結(jié)果顯示，相對原內(nèi)存架構(gòu)，該內(nèi)存架構(gòu)能獲得32.5％的內(nèi)存空間降低，68.1％的內(nèi)存功耗降低。該架構(gòu)和方法能夠在降低內(nèi)存容量消耗的基礎(chǔ)上，獲得訪問功耗的降低，非常適用于基于通用處理器的心電平臺。
　　本文提出