一种基于压缩感知的低功耗心电信号处理电路及其方法技术

本发明专利技术属于可穿戴设备技术领域，涉及一种基于压缩感知的低功耗心电信号处理电路，时钟分频模块分别与序列发生模块、压缩计算模块、存储模块及控制模块连接，序列发生模块输出端与压缩计算模块输入端连接，心电信号输入到压缩计算模块输入端，压缩计算模块将输入的心电数据利用压缩矩阵进行压缩运算，压缩计算模块输出端与存储模块连接，并将运算结果存储到存储模块，控制模块通过使能信号控制各个模块的开启或关闭；本发明专利技术将输入的N×1维心电数据与序列发生模块产生的M×N维矩阵通过压缩计算模块进行压缩运算，得到M维的压缩数，该电路具有较小的电路面积和较低的功耗，完成对心电信号的压缩处理，同时具有良好的压缩性能。 1

A low power consumption ECG signal processing circuit based on compressed sensing and its method

The invention belongs to the technical field of wearable equipment, and relates to a low power ECG signal processing circuit based on compressed sensing. The clock frequency division module is connected with the sequence generation module, the compression calculation module, the storage module and the control module respectively. The output end of the sequence generation module is connected with the input end of the compression calculation module, and the ECG signals are connected. Input to the input end of the compression calculation module, the compression calculation module uses the compression matrix to compress the input ECG data, the output end of the compression calculation module is connected with the storage module, and the results are stored in the storage module. The control module controls the opening or closing of each module by enabling the energy signal; the invention will be lost. The M x N dimension matrix produced by the N * 1 dimension ECG data and the sequence generator module is compressed by compression calculation module, and the compression number of M dimension is obtained. The circuit has smaller circuit area and lower power consumption, and the compression processing of ECG signal is completed, and it has good compression performance. One

【技术实现步骤摘要】
一种基于压缩感知的低功耗心电信号处理电路及其方法
本专利技术涉及一种心电信号处理电路及其方法，尤其是一种基于压缩感知的低功耗心电信号处理电路及其方法，属于可穿戴设备

技术介绍
随着物联网技术和可穿戴电子产品的发展，利用可穿戴设备和无线网络将心电信号实时传输到监控中心，以实现身体健康状态的实时评估功能，正成为当前医疗保健行业的一个发展趋势。典型的无线可穿戴设备对心电信号的采集主要分为四个阶段：1)传感器将人体心电信号转化为电信号；2)模数转换器将模拟电信号转化为数字信号；3)信号处理电路对数字信号进行处理获得需要传输的数据；4)射频模块将数据无线发射至智能终端等监控设备。研究表明(ChenF,ChandrakasanAP,V.“Asignal-agnosticcompressedsensingacquisitionsystemforwirelessandimplantablesensors.”CustomIntegratedCircuitsConference.SanJose,2010:1-4.)，这四个阶段的功耗占总功耗的比重分别约为17％、5％、5％、73％。而第四阶段的功耗与单位时间内发送的数据量是成正比的，可见，如能大幅度压缩需要传输的数据，则能有效地降低系统的总功耗。利用压缩感知(CompressedSensing,CS)理论，通过一个M×N(M<<N)维的压缩矩阵Φ，将N维的信号X投影到M维的空间上得到压缩信号Y(Y＝ΦX)。只要X具有稀疏性，即满足X＝Ψθ(Ψ是一个N×N维的矩阵，θ是一个大部分元素为0的N×1维矩阵)，且Φ和Ψ是非相干的，则可以大概率的重构出原始信号X。Chen等人利用该理论提出了一种压缩感知电路结构(ChenF,ChandrakasanAP,StojanovicV,etal.“Designandanalysisofahardware-efficientcompressedsensingarchitecturefordatacompressioninwirelesssensors.”IEEEJournalofSolid-StateCircuits,2012,47(3):744-756.)，具有功耗较低、压缩比率(N/M)较高的特点，但由于其压缩过程中的并行处理方式，需要M个运算单元，使得电路面积较大，另外该结构中用于产生压缩矩阵Φ的伪随机序列发生器的动态功耗仍有优化的空间。传统的心电信号处理电路有如下问题存在：1、传统上为减少电路面积，多采用伪随机序列发生器代替静态随机存取存储器(StaticRandomAccessMemory，SRAM)来产生压缩矩阵，但伪随机序列发生器的时钟频率必须与生成序列的变化频率一致，导致其动态功耗相对较高；2、由于传统的压缩感知电路在进行压缩运算Y＝ΦX时，采用并行的处理方式，造成复用运算单元的困难，导致压缩计算部分大量运算单元的使用，使得压缩矩阵模块的面积较大，降低了可穿戴设备的便携性。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对目前传统心电信号处理电路存在的问题，提供一种基于压缩感知的低功耗心电信号处理电路及其方法，将输入的N×1维心电数据与序列发生模块产生的M×N维矩阵通过压缩计算模块做矩阵乘法运算，得到M维的压缩数据，并存储到存储模块；该电路具有较小的电路面积和较低的功耗，完成对心电信号的压缩处理，同时具有良好的压缩性能。为实现以上技术目的，本专利技术的技术方案是：一种基于压缩感知的低功耗心电信号处理电路，包括时钟分频模块、序列发生模块、压缩计算模块、存储模块以及控制模块，其特征在于：所述时钟分频模块分别与序列发生模块、压缩计算模块、存储模块及控制模块连接，用于产生M×N维压缩矩阵的序列发生模块的输出端与压缩计算模块的输入端连接，心电信号输入到压缩计算模块的输入端，所述压缩计算模块将输入的N×1维心电数据利用M×N维压缩矩阵数据进行压缩运算，所述压缩计算模块的输出端与存储模块连接，并将运算结果存储到存储模块，所述控制模块分别和序列发生模块、压缩计算模块和存储模块连接，并通过使能信号控制序列发生模块、压缩计算模块和存储模块的开启或关闭。进一步地，所述序列发生模块包括四输出的伪随机序列发生器、锁存器、触发器、异或门或与门，其中，第一输出序列发生器包括第一组触发器，所述第一组触发器为若干个依次串接的触发器，所述第一组触发器的输入D端与异或门OX_1的输出端连接，所述第一组触发器的输出Q端与锁存器一的输入D端连接，所述锁存器一的输出Q端生成伪随机序列Z1；第二输出序列发生器包括第二组触发器，所述第二组触发器为若干个依次串接的触发器，所述第二组触发器的输入D端与异或门OX_2的输出端连接，输出Q端生成伪随机序列Z2；第三输出序列发生器包括第三组触发器，所述第三组触发器为若干个依次串接的触发器，所述第三组触发器的输入D端与异或门OX_3的输出端连接，输出Q端生成伪随机序列Z3；第四输出序列发生器包括第四组触发器，所述第四组触发器为若干个依次串接的触发器，所述第四组触发器的输入D端与异或门OX_4的输出端连接，输出Q端接入锁存器二的输入D端，所述锁存器二输出Q端生成伪随机序列Z4；所述序列Z1和Z3接入异或门OX_5的输入端，所述异或门OX_5的输出端生成序列Z1_3，所述序列Z2和Z4接入异或门OX_6的输入端，所述异或门OX_6的输出端生成序列Z2_4；所述序列Z1_3通过触发器接入与门的一个输入端，所述序列Z2_4通过串接的触发器和锁存器三接入与门的另一输入端，所述与门的输出端生成序列Z；所述序列Z为长度m的0、1序列，且序列中出现1的概率为1/4，将序列Z的每M个元素作为矩阵的一列，生成一个M×N的压缩矩阵Φ，其中M×N≤m，N对应每个压缩周期待压缩信号的个数，M对应压缩后的信号个数。进一步地，所述时钟分频模块可将频率为f的时钟分频生成频率为f/2、f/4的时钟，所述时钟分频模块将频率f/4的时钟接入四输出的伪随机序列发生器的串接触发器中，并通过非门接入锁存器一和锁存器二中，将频率f/2的时钟接入触发器中，并通过非门接入锁存器三中，将频率f的时钟接入触发器中。进一步地，所述压缩计算模块包括加法器，所述压缩计算模块将输入的N×1维心电数据利用M×N维压缩矩阵数据进行压缩运算是指将M×N维的压缩矩阵Φ与N×1维心电矩阵相乘，采用串行计算方式，在频率f的时钟下，可分解为矩阵Φ中的每列数据分别与N×1维心电矩阵中对应的数据相乘后再相加，由于压缩矩阵Φ中的元素不是0就是1，整个运算中只需通过加法器做加法运算，所述加法器的一个输入与序列发生模块2连接，另一个输入与存储模块4内的寄存器连接，所述频率f满足：f>M×fsample，其中fsample为N×1维心电数据的采样频率。进一步地，所述存储模块包括M个寄存器组，存储模块是一个利用地址寻址的存储结构，每读出或写入一个数据后，其对应的读地址或写地址自动加一，所述寄存器组中缓存压缩计算模块上次运算得到的压缩数据，并与下次运算得到的压缩数据进行相加。进一步地，所述控制模块包括两个计数器，所述控制模块在压缩计算过程中，利用两个计数器，根据时钟进行计数，从而确定压缩计本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于压缩感知的低功耗心电信号处理电路，包括时钟分频模块(1)、序列发生模

【技术特征摘要】
1.一种基于压缩感知的低功耗心电信号处理电路，包括时钟分频模块(1)、序列发生模块(2)、压缩计算模块(3)、存储模块(4)以及控制模块(5)，其特征在于：所述时钟分频模块(1)分别与序列发生模块(2)、压缩计算模块(3)、存储模块(4)及控制模块(5)连接，用于产生M×N维压缩矩阵的序列发生模块(2)的输出端与压缩计算模块(3)的输入端连接，心电信号输入到压缩计算模块(3)的输入端，所述压缩计算模块(3)将输入的N×1维心电数据利用M×N维压缩矩阵数据进行压缩运算，所述压缩计算模块(3)的输出端与存储模块(4)连接，并将运算结果存储到存储模块(4)，所述控制模块(5)分别和序列发生模块(2)、压缩计算模块(3)和存储模块(4)连接，并通过使能信号控制序列发生模块(2)、压缩计算模块(3)和存储模块(4)的开启或关闭。2.根据权利要求1所述的一种基于压缩感知的低功耗心电信号处理电路，其特征在于：所述序列发生模块(2)包括四输出的伪随机序列发生器、锁存器、触发器、异或门或与门，其中，第一输出序列发生器包括第一组触发器，所述第一组触发器为若干个依次串接的触发器，所述第一组触发器的输入D端与异或门OX_1的输出端连接，所述第一组触发器的输出Q端与锁存器一的输入D端连接，所述锁存器一的输出Q端生成伪随机序列Z1；第二输出序列发生器包括第二组触发器，所述第二组触发器为若干个依次串接的触发器，所述第二组触发器的输入D端与异或门OX_2的输出端连接，输出Q端生成伪随机序列Z2；第三输出序列发生器包括第三组触发器，所述第三组触发器为若干个依次串接的触发器，所述第三组触发器的输入D端与异或门OX_3的输出端连接，输出Q端生成伪随机序列Z3；第四输出序列发生器包括第四组触发器，所述第四组触发器为若干个依次串接的触发器，所述第四组触发器的输入D端与异或门OX_4的输出端连接，输出Q端接入锁存器二的输入D端，所述锁存器二输出Q端生成伪随机序列Z4；所述序列Z1和Z3接入异或门OX_5的输入端，所述异或门OX_5的输出端生成序列Z1_3，所述序列Z2和Z4接入异或门OX_6的输入端，所述异或门OX_6的输出端生成序列Z2_4；所述序列Z1_3通过触发器接入与门的一个输入端，所述序列Z2_4通过串接的触发器和锁存器三接入与门的另一输入端，所述与门的输出端生成序列Z；所述序列Z为长度m的0、1序列，且序列中出现1的概率为1/4，将序列Z的每M个元素作为矩阵的一列，生成一个M×N的压缩矩阵Φ，其中M×N≤m，N对应每个压缩周期待压缩信号的个数，M对应压缩后的信号个数。3.根据权利要求2所述的一种基于压缩感知的低功耗心电信号处理电路，其特征在于：所述时钟分频模块(1)可将频率为f的时钟分频生成频率为f/2、f/4的时钟，所述时钟分频模块(1)将频率f/4的时钟接入四输出的伪随机序列发生器的串接触发器中，并通过非门接入锁存器一和锁存器二中，将频率f/2的时钟接入触发器中，并通过非门接入锁存器三中，将频率f的时钟接入触发器中。4.根据权利要求1所述的一种基于压缩感知的低功耗心电信号处理电路，其特征在于：所述压缩计算模块(3)包括加法器，所述压缩计算模块(3)将输入的N×1维心电数据利用M×N维压缩矩阵数据进行压缩运算是指将M×N维的压缩矩阵Φ与N×1维心电矩阵相乘，采用串行计算方式，在频率f的时钟...

【专利技术属性】
技术研发人员：虞致国，黄翔，魏敬和，钱黎明，顾晓峰，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32