基于阵列的超低功率离散里埃变换,用于闭环神经传感

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 信号处理 信号处理
• 数字系统 数字系统

背景情况:

• 离散里埃变换 (DFT) 的数字实现对于分析生物潜力和量化神经疾病生物标志物对于自适应性深度大脑刺激至关重要.
• 快速里埃转换 (FFT) 算法消耗大量电力,在资源有限的环境中对电池驱动的植入式医疗设备构成挑战.

研究的目的:

• 引入适用于资源有限的嵌入式应用程序的超低功率里叶转换方法.
• 为了呈现一个最小的架构,单延迟反离散的福里埃转换 (mSDF-DFT),优先考虑逻辑复杂性降低,以提高能源效率.

主要方法:

• 开发一种新的最小架构,单延迟反离散里埃变换 (mSDF-DFT).
• 对于超低功率场可编程门阵列应用的msdf-dft架构的评估.
• 能源和电力消耗与最先进的FFT方法的比较.

主要成果:

• 与最先进的FFT算法相比,mSDF-DFT实现了动态功率的33%降低.
• 在使用mSDF-DFT的神经传感应用中,资源利用率降低了4%.
• 在超低功率场景中显示出显著的能量和功率改进.

结论:

• mSDF-DFT为生物潜能分析的传统FT方法提供了一种可行的超低功耗替代方案.
• 该架构对于闭环深度大脑刺激和其他可植入的医疗设备特别有益.
• mSDF-DFT可以轻松扩展到医疗设备以外的各种超低功耗嵌入式应用.