普适化三导脑电的抑郁感算一体化关键技术研究
这是一篇关于抑郁症,脑电信号,神经网络,片上系统的论文, 主要内容为由于社会经济和科学技术的飞速发展,人们工作和学习压力日益加重,抑郁症检出率也随之逐年升高。抑郁症作为一种不可忽视的健康隐患,会对个人生活产生严重的长期危害。近年来,基于脑电信号这一可靠、客观生理量化指标的抑郁识别取得了一定的成果。前额三导脑电因其与抑郁关联性强,且具有采集方便的优势,已成为抑郁感知领域的重点研究对象。然而,常规研究往往经过复杂的特征提取后交由个人电脑完成,在特征设计时具有主观性,并且尚未考虑到生理电信号中包含的个人隐私敏感信息。因此,本文依托于科技创新2030重大项目,提出一种基于普适化三导脑电的抑郁感算一体化思路,通过将计算部署在小型边缘设备中,从根本上避免了私人原始数据在传输过程中泄露的可能,兼顾了识别准确性和计算速度,对抑郁症临床辅助诊断、早期干预具有重要社会意义。本文主要研究内容和成果如下:(1)针对人工先验知识的局限性,采集了 25名抑郁患者和25名健康个体的前额三导静息态脑电数据,利用神经网络自动学习、提取特征的优势,设计了一维卷积神经网络与循环门控单元相结合的端到端网络模型(1DC-GRU模型),使模型覆盖从原始输入到最终输出的处理过程,平均分类准确率79.42%。其次,根据实际硬件化场景的低系统复杂度需求,对神经网络模型采用了定点处理及权重共享两种轻量化策略:前者将浮点表示的权重转换为小位宽的定点数据,后者通过减少模型中唯一权重真值数量来释放存储资源,使压缩后的模型规模仅为基准浮点模型的20.66%。(2)针对生理电信号中个人隐私敏感信息保护度不足的问题,将所设计的抑郁脑电识别算法前馈部分结合轻量化方案在FPGA开发平台进行硬件部署,并针对神经网络特性对其中子模块进行了优化,设计了高性能抑郁脑电识别IP。完成一次推理运算用时仅为CPU平台的9.31%。结合实际使用场景,搭建了一个基于Cortex-M3内核和AMBA3.0总线的可拓展专用生理信号片上处理系统,通过挂载所设计的抑郁脑电识别IP,并由UART等常用外设资源完成片上系统与采集设备间的信息交互,实现了感算一体化。按照网络特性的不同,将算法模型分为卷积神经网络和门控循环单元两个模块。对于卷积神经网络模块,设计了高度模块化的脉动阵列结构完成卷积运算,结合硬件资源实际对网络并行度做出合理规划,对DSP资源进行复用,单轮卷积、激活和池化运算以一条长流水线的形式实现而无需令数据停滞,提高了系统计算效率。对于门控循环单元模块,为其中的核心计算——矩阵乘法设计了树形乘加流水线结构,该结构在一个时钟周期内能够完成一次32维16bit向量的内积。采用了一种基于牛顿—拉弗森原理的模块化近似方法对Sigmoid激活函数进行逼近,并利用其与tanh激活函数之间的映射关系设计了转换逻辑,使单个激活函数模块即可实现两种函数,最大近似误差在10-4量级。综上所述,本文设计和完成了基于普适化三导脑电的抑郁感算一体化片上系统,并从算法设计、硬件实现和性能评估等关键部分展开详细研究与验证。不仅深刻探究了运用脑电信号进行实时抑郁感知的可行性,也为将来生理电信号的边缘处理提供了一定的参考价值。
普适化三导脑电的抑郁感算一体化关键技术研究
这是一篇关于抑郁症,脑电信号,神经网络,片上系统的论文, 主要内容为由于社会经济和科学技术的飞速发展,人们工作和学习压力日益加重,抑郁症检出率也随之逐年升高。抑郁症作为一种不可忽视的健康隐患,会对个人生活产生严重的长期危害。近年来,基于脑电信号这一可靠、客观生理量化指标的抑郁识别取得了一定的成果。前额三导脑电因其与抑郁关联性强,且具有采集方便的优势,已成为抑郁感知领域的重点研究对象。然而,常规研究往往经过复杂的特征提取后交由个人电脑完成,在特征设计时具有主观性,并且尚未考虑到生理电信号中包含的个人隐私敏感信息。因此,本文依托于科技创新2030重大项目,提出一种基于普适化三导脑电的抑郁感算一体化思路,通过将计算部署在小型边缘设备中,从根本上避免了私人原始数据在传输过程中泄露的可能,兼顾了识别准确性和计算速度,对抑郁症临床辅助诊断、早期干预具有重要社会意义。本文主要研究内容和成果如下:(1)针对人工先验知识的局限性,采集了 25名抑郁患者和25名健康个体的前额三导静息态脑电数据,利用神经网络自动学习、提取特征的优势,设计了一维卷积神经网络与循环门控单元相结合的端到端网络模型(1DC-GRU模型),使模型覆盖从原始输入到最终输出的处理过程,平均分类准确率79.42%。其次,根据实际硬件化场景的低系统复杂度需求,对神经网络模型采用了定点处理及权重共享两种轻量化策略:前者将浮点表示的权重转换为小位宽的定点数据,后者通过减少模型中唯一权重真值数量来释放存储资源,使压缩后的模型规模仅为基准浮点模型的20.66%。(2)针对生理电信号中个人隐私敏感信息保护度不足的问题,将所设计的抑郁脑电识别算法前馈部分结合轻量化方案在FPGA开发平台进行硬件部署,并针对神经网络特性对其中子模块进行了优化,设计了高性能抑郁脑电识别IP。完成一次推理运算用时仅为CPU平台的9.31%。结合实际使用场景,搭建了一个基于Cortex-M3内核和AMBA3.0总线的可拓展专用生理信号片上处理系统,通过挂载所设计的抑郁脑电识别IP,并由UART等常用外设资源完成片上系统与采集设备间的信息交互,实现了感算一体化。按照网络特性的不同,将算法模型分为卷积神经网络和门控循环单元两个模块。对于卷积神经网络模块,设计了高度模块化的脉动阵列结构完成卷积运算,结合硬件资源实际对网络并行度做出合理规划,对DSP资源进行复用,单轮卷积、激活和池化运算以一条长流水线的形式实现而无需令数据停滞,提高了系统计算效率。对于门控循环单元模块,为其中的核心计算——矩阵乘法设计了树形乘加流水线结构,该结构在一个时钟周期内能够完成一次32维16bit向量的内积。采用了一种基于牛顿—拉弗森原理的模块化近似方法对Sigmoid激活函数进行逼近,并利用其与tanh激活函数之间的映射关系设计了转换逻辑,使单个激活函数模块即可实现两种函数,最大近似误差在10-4量级。综上所述,本文设计和完成了基于普适化三导脑电的抑郁感算一体化片上系统,并从算法设计、硬件实现和性能评估等关键部分展开详细研究与验证。不仅深刻探究了运用脑电信号进行实时抑郁感知的可行性,也为将来生理电信号的边缘处理提供了一定的参考价值。
一种基于Cortex-M3核的毫米波雷达MCU芯片设计
这是一篇关于微控制器,低功耗设计,FFT处理器,片上系统的论文, 主要内容为在物联网快速发展的今天,微控制器(MCU)被应用到各行各业以实现产品的智能化、小型化和低功耗。智能汽车、智能电子手表和智能家居等高新技术产品已经走进我们的日常生活,极大地改善了我们的生活质量。可见一款高性能小体积低功耗的MCU对于实现系统的实时控制、数据储存、串口通讯、信号处理和电源控制等功能具有重要意义。本文考虑到MCU芯片国产化需求,结合实际毫米波雷达项目需求,设计了一款定制MCU芯片,包括ADC驱动模块、SPI、DMAC和FFT等主要外设的设计。论文详细描述了基于Cortex-M3核,AMBA总线的MCU芯片设计、仿真、验证以及硬件实现等片上系统设计流程。实现的MCU芯片能用于毫米波雷达系统实现模数转换、串口通讯和高速数字信号处理等功能。本文为满足项目对MCU提出的高性能和小体积要求,设计了一款4通道DMAC和64点流水线架构FFT加速器,用于提高数据传输和处理速度,并尽可能降低功耗。设计的基二Booth编码乘法器,通过优化使编码数量减少了32%,减少了累加器的动态功耗。FFT的蝶形单元模块只使用4个本文设计的低功耗乘法器就能完成运算,消耗少量的资源以节省面积。优化计算流程使得FFT的运算时间从传统的384个时钟周期压缩到302个时钟周期,减少了25%的计算时间。设计了一个双旋转求模模块,使求模速率加倍,减少了迭代次数。所设计的芯片均采用65nm CMOS工艺进行流片,其中MCU芯片在50MHz工作频率下,功耗为31m W,面积为1.54mm2。FFT芯片在50MHz工作频率下,功耗为1m W,运算时间为2us,面积为0.216mm2。SPI芯片在30MHz工作频率下,功耗为0.3m W,面积为0.113mm2。
500kV智能变电站芯片化保护方案设计与应用研究
这是一篇关于芯片化保护,片上系统,组网方式,差动保护,二次回路可视化的论文, 主要内容为随着集成电路技术的高速发展,以高性能、高集成为主要特征的芯片技术日益成熟,逐渐成为工控领域核心元器件的主流发展方向,为继电保护装置提供了技术升级的途径。工程运行经验表明,智能变电站继电保护技术面临板卡与插件多、故障率高、装置体积大等问题,保护装置信息交互及互操作功能并不完善。南方电网公司提出了芯片化保护的概念,基于高集成度的片上系统技术研制小型化、高可靠性的保护装置,对统一继电保护装置的芯片平台和系统架构,提高整站通信链路传输的可靠性具有重要的理论和工程意义。基于当前片上系统的发展现状和保护装置的需求分析,利用ZYNQ平台对芯片化保护进行整体设计,在硬件架构上充分利用ZYNQ内的FPGA与ARM的各自优势实现性能互补,在软件上构建多核异构系统,一个内核基于Linux操作系统,实现通信、管理功能,另一内核基于裸跑模式运行保护算法,保证较强的实时性。针对智能变电站“直采直跳”模式未能完全实现信息共享的问题,制定了芯片化保护过程层组网方案,芯片化保护采用“网采网跳”模式,SV与GOOSE报文采用同源双网架构传输,过程层网络可接入对时信号及合智一体装置,进一步集成二次系统的功能。对接入芯片化保护后的动作延时和可靠性分析表明芯片化保护能够提升整组动作延时并提升二次系统的整体可靠性。在芯片化保护架构的基础上设计了线路差动保护各模块功能,在采样值同步模块中选用拉格朗日二次插值法对采样报文进行重采样插值计算,并通过时标修正降低系统频率变动的影响;在傅里叶变换模块的设计中充分利用FPGA的硬件优势保证计算的速度和实时性,通过装置静态及动态模拟试验验证了芯片化保护的核心功能。而后在对线路间隔的保护方案配置过程中对芯片化保护出口链路进行优化设计,提升了跨间隔保护的可靠性与速动性。在整站信息配置方面,提出在保护装置的配置文件中引入私有元素建立不同信号的关联描述增加了二次回路的可视化能力,提升了整站运维的效率。最后选取了500kV变电站对芯片化保护装置进行挂网试运行,全面验证了芯片化保护装置性能和整站方案可行性,为芯片化保护技术在智能变电站中推广提供技术和经验借鉴。
一种基于Cortex-M3核的毫米波雷达MCU芯片设计
这是一篇关于微控制器,低功耗设计,FFT处理器,片上系统的论文, 主要内容为在物联网快速发展的今天,微控制器(MCU)被应用到各行各业以实现产品的智能化、小型化和低功耗。智能汽车、智能电子手表和智能家居等高新技术产品已经走进我们的日常生活,极大地改善了我们的生活质量。可见一款高性能小体积低功耗的MCU对于实现系统的实时控制、数据储存、串口通讯、信号处理和电源控制等功能具有重要意义。本文考虑到MCU芯片国产化需求,结合实际毫米波雷达项目需求,设计了一款定制MCU芯片,包括ADC驱动模块、SPI、DMAC和FFT等主要外设的设计。论文详细描述了基于Cortex-M3核,AMBA总线的MCU芯片设计、仿真、验证以及硬件实现等片上系统设计流程。实现的MCU芯片能用于毫米波雷达系统实现模数转换、串口通讯和高速数字信号处理等功能。本文为满足项目对MCU提出的高性能和小体积要求,设计了一款4通道DMAC和64点流水线架构FFT加速器,用于提高数据传输和处理速度,并尽可能降低功耗。设计的基二Booth编码乘法器,通过优化使编码数量减少了32%,减少了累加器的动态功耗。FFT的蝶形单元模块只使用4个本文设计的低功耗乘法器就能完成运算,消耗少量的资源以节省面积。优化计算流程使得FFT的运算时间从传统的384个时钟周期压缩到302个时钟周期,减少了25%的计算时间。设计了一个双旋转求模模块,使求模速率加倍,减少了迭代次数。所设计的芯片均采用65nm CMOS工艺进行流片,其中MCU芯片在50MHz工作频率下,功耗为31m W,面积为1.54mm2。FFT芯片在50MHz工作频率下,功耗为1m W,运算时间为2us,面积为0.216mm2。SPI芯片在30MHz工作频率下,功耗为0.3m W,面积为0.113mm2。
一种基于Cortex-M3核的毫米波雷达MCU芯片设计
这是一篇关于微控制器,低功耗设计,FFT处理器,片上系统的论文, 主要内容为在物联网快速发展的今天,微控制器(MCU)被应用到各行各业以实现产品的智能化、小型化和低功耗。智能汽车、智能电子手表和智能家居等高新技术产品已经走进我们的日常生活,极大地改善了我们的生活质量。可见一款高性能小体积低功耗的MCU对于实现系统的实时控制、数据储存、串口通讯、信号处理和电源控制等功能具有重要意义。本文考虑到MCU芯片国产化需求,结合实际毫米波雷达项目需求,设计了一款定制MCU芯片,包括ADC驱动模块、SPI、DMAC和FFT等主要外设的设计。论文详细描述了基于Cortex-M3核,AMBA总线的MCU芯片设计、仿真、验证以及硬件实现等片上系统设计流程。实现的MCU芯片能用于毫米波雷达系统实现模数转换、串口通讯和高速数字信号处理等功能。本文为满足项目对MCU提出的高性能和小体积要求,设计了一款4通道DMAC和64点流水线架构FFT加速器,用于提高数据传输和处理速度,并尽可能降低功耗。设计的基二Booth编码乘法器,通过优化使编码数量减少了32%,减少了累加器的动态功耗。FFT的蝶形单元模块只使用4个本文设计的低功耗乘法器就能完成运算,消耗少量的资源以节省面积。优化计算流程使得FFT的运算时间从传统的384个时钟周期压缩到302个时钟周期,减少了25%的计算时间。设计了一个双旋转求模模块,使求模速率加倍,减少了迭代次数。所设计的芯片均采用65nm CMOS工艺进行流片,其中MCU芯片在50MHz工作频率下,功耗为31m W,面积为1.54mm2。FFT芯片在50MHz工作频率下,功耗为1m W,运算时间为2us,面积为0.216mm2。SPI芯片在30MHz工作频率下,功耗为0.3m W,面积为0.113mm2。
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