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應用于腦機接口系統的動(dòng)態(tài)稀疏矩陣壓縮算法
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作者:
作者單位:

上海大學(xué)微電子學(xué)院 上海

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國家重點(diǎn)研發(fā)計劃資助(2021YFB3200600)


Dynamic Sparse Matrix Compression Algorithms for Brain-Computer Interface Systems
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    摘要:

    在腦機接口系統中,高通道數神經(jīng)信號采集是一個(gè)核心功能模塊。在高通道數神經(jīng)信號采集中,因其原始數據量巨大,直接傳輸和處理產(chǎn)生的原始數據會(huì )消耗極大的功耗并增加硬件設計上的難度。為解決這個(gè)問(wèn)題,一個(gè)有效的方法是在數據傳輸和處理前對原始數據進(jìn)行壓縮。神經(jīng)元動(dòng)作電位信號具有不應期性的特點(diǎn),文中利用此特點(diǎn),將多通道神經(jīng)信號的數字標記輸出在一定時(shí)間范圍內定義為一個(gè)稀疏矩陣,并對此稀疏矩陣進(jìn)行特征提取,根據其特征動(dòng)態(tài)地采用優(yōu)化算法進(jìn)行數據壓縮。文中的算法在使用FPGA作為中控硬件的32通道神經(jīng)采集硬件系統上通過(guò)實(shí)時(shí)驗證,實(shí)驗證明文中提出的動(dòng)態(tài)稀疏矩陣壓縮算法可實(shí)現83.4%的數據壓縮率。

    Abstract:

    : In multi-channel neural signal acquisition systems, direct transmission and processing of raw data can be extremely power intensive and make hardware design more difficult due to the sheer volume of raw data. An effective solution to this problem is to compress the raw data prior to transmission and processing. The neuronal action potential signal has the characteristic of having a refractory period. In this paper, the digital marker output of the multichannel neural signal is defined as a sparse matrix in a certain time range, and the features of this sparse matrix are extracted, and the data is compressed dynamically using an optimized algorithm according to its features. The algorithm in this paper was verified in real time on a 32-channel neural acquisition hardware system using an FPGA as the central control hardware, and it was experimentally demonstrated that the dynamic sparse matrix compression algorithm proposed in this paper can achieve 83.4% data compression rate.

    參考文獻
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引用本文

高原雨,尤昌華,李朋,姚鐳.應用于腦機接口系統的動(dòng)態(tài)稀疏矩陣壓縮算法計算機測量與控制[J].,2024,32(5):238-245.

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  • 收稿日期:2023-06-13
  • 最后修改日期:2023-07-01
  • 錄用日期:2023-07-03
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2024-05-22
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