亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        基于低功耗單片機(jī)的事件驅(qū)動(dòng)信號(hào)處理方法

        2021-12-07 07:45:48屈寶麗
        電子設(shè)計(jì)工程 2021年23期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)處理精度傳感器

        屈寶麗

        (西安交通工程學(xué)院,陜西西安 710300)

        如今,具有無線連接功能的傳感器設(shè)備(例如WiFi、藍(lán)牙和ZigBee)在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中變得越來越重要?;诟兄盘?hào)分析的活動(dòng)監(jiān)測(cè)正在成為生物醫(yī)學(xué)計(jì)算技術(shù)的一個(gè)流行應(yīng)用。人體傳感器測(cè)量由生物醫(yī)學(xué)接口轉(zhuǎn)換為電信號(hào),基于觀測(cè)的遠(yuǎn)程傳感器用于監(jiān)測(cè)人體運(yùn)動(dòng)。電池充電和更換是非常麻煩的過程,并且是擴(kuò)展各種基于IoT 應(yīng)用的主要障礙。因此,傳感器系統(tǒng)的長(zhǎng)運(yùn)行壽命是設(shè)計(jì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和傳感器數(shù)據(jù)處理算法的一個(gè)重要要求[1-2]。傳感器系統(tǒng)的能量消耗主要是對(duì)傳感器信號(hào)進(jìn)行采樣,對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并通過無線接口將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)街鳈C(jī)上。傳統(tǒng)的傳感器對(duì)信號(hào)進(jìn)行周期性采樣,并對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[3-4]。

        傳統(tǒng)的人類活動(dòng)監(jiān)測(cè)傳感平臺(tái)使用通用單片機(jī)(MCU),該單片機(jī)包括一個(gè)模擬傳感器接口、離散時(shí)間模數(shù)轉(zhuǎn)換器[5-6](作為數(shù)據(jù)采樣器)和一個(gè)傳感器數(shù)據(jù)處理單元(用于分析收集的數(shù)據(jù))。

        為了在能源消耗中進(jìn)行高效的傳感器數(shù)據(jù)處理,文中引入了一種語義采樣方法來捕獲具有感興趣特征的信號(hào),并將其作為信號(hào)-事件轉(zhuǎn)換器(S2E)的預(yù)處理器單元,該信號(hào)生成器生成基本事件,而不是采樣數(shù)據(jù)本身。與作為信號(hào)-數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器(S2D)的常規(guī)模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)相比,所提取基本事件的樣本數(shù)據(jù)相對(duì)較少。提出的S2E 代替?zhèn)鹘y(tǒng)的S2D,以從傳入的傳感器信號(hào)中提取基本事件,由事件驅(qū)動(dòng)的傳感器數(shù)據(jù)處理單元(EPU)對(duì)提取的基本事件進(jìn)行事件識(shí)別[7]。

        1 事件空間信號(hào)

        文中方法通過S2E 對(duì)傳感器信號(hào)進(jìn)行宏觀處理,而不是傳統(tǒng)的對(duì)感知數(shù)據(jù)集進(jìn)行微觀分析。在圖1(a)中,人類活動(dòng)傳感器信號(hào)由感興趣的屬性和基本事件之間的運(yùn)行時(shí)間關(guān)系表示[8]。通過圖1(b)中的事件量化,可知被監(jiān)視的人類活動(dòng)被編碼為一組基本事件。

        圖1 事件數(shù)據(jù)空間中的采樣數(shù)據(jù)表示

        為了解決傳統(tǒng)數(shù)字系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的缺陷,采用基于離散時(shí)間的傳感器數(shù)據(jù)處理方法,提出了一種改變傳統(tǒng)數(shù)字系統(tǒng)設(shè)計(jì)的事件驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。通過對(duì)系統(tǒng)操作的分析,設(shè)計(jì)了實(shí)現(xiàn)一般事件感知應(yīng)用的事件驅(qū)動(dòng)傳感器的理論框架。如圖2 所示,遠(yuǎn)程安裝的智能傳感器系統(tǒng)定期監(jiān)測(cè)環(huán)境,并通過無線接口將收集到的傳感器數(shù)據(jù)傳輸?shù)街鳈C(jī)系統(tǒng)(如Web 服務(wù)器)。

        圖2 基于傳感器的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備

        1.1 事件空間信號(hào)表示

        該研究從信號(hào)的事件空間表示開始,而不是數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)空間域。感知信號(hào)的提取特征被編碼為事件與信息值之間的運(yùn)行時(shí)間。定義的基本事件提供了抽象級(jí)別的信號(hào)表示,并降低了為提取感興趣信息特征執(zhí)行基本數(shù)據(jù)處理時(shí)的計(jì)算復(fù)雜度。所收集的基本事件包括原始信號(hào)中的部分信息[9-10],這些信息指定是否存在所需的信號(hào)特征點(diǎn)。

        1.2 精度控制的事件量化

        事件量化概念擴(kuò)展了信號(hào)表示的時(shí)間量化方法,該方法根據(jù)運(yùn)行時(shí)間來增強(qiáng)常規(guī)的數(shù)據(jù)采樣和處理方法。時(shí)間量化僅監(jiān)測(cè)信號(hào)轉(zhuǎn)換的特定條件,并捕獲時(shí)間戳,事件量化方法還用于確定信號(hào)的指定特征是否存在。

        1.3 事件驅(qū)動(dòng)的傳感器數(shù)據(jù)處理

        提出的事件驅(qū)動(dòng)傳感器數(shù)據(jù)處理流程描述了基于事件的方法,具有一定的精度誤差。輸入信號(hào)以指定的興趣信號(hào)特性進(jìn)行監(jiān)控,以產(chǎn)生信號(hào)的特定基本事件[11-12]。信號(hào)指定區(qū)域內(nèi)的基本事件集作為事件向量被追蹤到示蹤劑存儲(chǔ)器中,其中包含事件序列基本事件以及基本事件之間的時(shí)間-距離關(guān)系。跟蹤事件向量通過將近似結(jié)果與基本事件的預(yù)期規(guī)則進(jìn)行比較,將近似結(jié)果標(biāo)識(shí)為最終事件。這些近似方法能夠降低計(jì)算復(fù)雜度,以便處理大量收集的傳感數(shù)據(jù),因此可以降低功耗。對(duì)于與人機(jī)交互有關(guān)的應(yīng)用程序,一種近似方法使開發(fā)人員能夠使用更少的硬件資源設(shè)計(jì)計(jì)算塊,同時(shí)在有限的精度分辨率下提供足夠的性能[13-14]。

        在根據(jù)規(guī)范定義的精度控制方法中,研究重點(diǎn)是數(shù)據(jù)表示分辨率、采樣頻率的時(shí)序分辨率以及作為延遲時(shí)間的響應(yīng)時(shí)間,這樣就可以根據(jù)所提的事件量化方法的抽象級(jí)別在處理器架構(gòu)級(jí)別上配置操作精度[15-16]。

        2 擬議架構(gòu)

        2.1 與應(yīng)用有關(guān)的約束

        事件源如手勢(shì)、近距離目標(biāo)活動(dòng)等產(chǎn)生信號(hào)脈沖,信號(hào)特征點(diǎn)之間的距離很長(zhǎng),數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量(n)大于事件的數(shù)量(m)。在這項(xiàng)工作中,假設(shè)了一個(gè)特定于應(yīng)用程序的事件特征約束,與數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量相比,這將減少事件數(shù)量。

        事件量化精度取決于經(jīng)過的時(shí)間戳的分辨率em′,m。事件傳感應(yīng)用中,事件到事件的持續(xù)時(shí)間相對(duì)大于精度誤差,具有以下特定于應(yīng)用程序的約束:

        基于式(1)中特定于應(yīng)用程序的約束,由不正確的時(shí)間戳測(cè)量時(shí)鐘引起的事件識(shí)別精度誤差相對(duì)不敏感。已識(shí)別的事件觀察者(例如人眼)在識(shí)別事件的意義時(shí)允許一定程度的不準(zhǔn)確性,這是由提出的不準(zhǔn)確事件驅(qū)動(dòng)傳感器處理器引起的。

        所提出的傳感器處理器是在這些特定于應(yīng)用程序的約束下設(shè)計(jì)的,方法是降低時(shí)間戳測(cè)量時(shí)鐘的精度,減小定時(shí)器塊的位寬以捕獲時(shí)間戳,并降低時(shí)間到距離測(cè)量塊的操作復(fù)雜性,這些塊是作為在實(shí)現(xiàn)的硬件中用于事件識(shí)別的專用加速器來實(shí)現(xiàn)的。

        2.2 基本事件量化

        傳統(tǒng)的MCU 在ADC 單元中執(zhí)行數(shù)據(jù)采樣,在緩沖存儲(chǔ)器中進(jìn)行數(shù)據(jù)跟蹤以及數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理,以識(shí)別由事件源(例如滑動(dòng)手勢(shì))生成的原始事件,執(zhí)行語法采樣時(shí)無需考慮輸入信號(hào)的屬性。然后,使用感興趣的特性執(zhí)行惰性評(píng)估,最終事件evi由大量采樣數(shù)據(jù){di}生成。這種在常規(guī)MCU 中的語法數(shù)據(jù)采樣和惰性評(píng)估如圖3(a)所示。對(duì)于較小的基本事件集,所提出的EPU 可以執(zhí)行事件關(guān)系分析,并減少計(jì)算開銷。修改后的MCU 中事件驅(qū)動(dòng)處理的整個(gè)過程如圖3(b)所示。

        圖3 基于事件驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)的事件采樣

        在提出的架構(gòu)中,事件驅(qū)動(dòng)的信號(hào)采樣使用特征掃描窗口捕獲感興趣的信號(hào)形狀,特征掃描窗口確定信號(hào)預(yù)期特征是否存在。圖4(a)中的特征掃描窗口配置為捕獲特定信號(hào)形狀,這個(gè)配置用圖4(b)中的一組信號(hào)段Ω表示。

        S2E 包括基本事件發(fā)生器(AEG)單元,通過使用用戶定義的一組信號(hào)段Ω來生成一組基本事件。用戶定義的信號(hào)段Ω示例如圖4(c)所示。圖5 描述了捕獲信號(hào)形狀的方法,它是一個(gè)跨越一定到達(dá)時(shí)間范圍的基本事件。

        圖4 基于信號(hào)分割的基本事件生成器

        圖5 特定特性和運(yùn)行時(shí)間的事件示例

        定義1 給定的連續(xù)信號(hào)s(t),令A(yù)EV={aevi|aevi}={aevi-1·value,phase,et}為一個(gè)基本事件序列,aevi與先前的基本事件aevi-1的關(guān)系跨越特定的水平和時(shí)間條件,其中,aevi-1·value是基于近似的數(shù)據(jù)量化函數(shù)ADQ 的結(jié)果,而et為基于近似時(shí)間量化函數(shù)ATQ的結(jié)果,描述如下:

        當(dāng)k滿足條件且預(yù)期存在交叉時(shí),描述如下:

        如圖4(a)和4(b)所示,AEG 使用以下屬性構(gòu)建元素,這些屬性在以下等式中用數(shù)字化的信號(hào)電平、運(yùn)行時(shí)間和邊沿相位進(jìn)行編碼:

        2.3 基本事件提取

        事件量化信號(hào)表示取決于配置信號(hào)段集的事件切片分辨率,如圖4(d)所示。特征點(diǎn)的數(shù)量和窗口大小決定了所提取基本事件的信號(hào)表示精度。圖4(d)顯示了在特征掃描窗口中使用Lr、Dmax、Lr、Tstart和Tend的配置來表示各種信號(hào)形狀的能力。

        定義2 給定配置的特征掃描窗口,從s(t)中提取基本事件,Tstart為監(jiān)測(cè)信號(hào)的開始時(shí)間,Tend為監(jiān)測(cè)信號(hào)的結(jié)束時(shí)間,Lr為時(shí)間戳Tr的上升信號(hào)電平,Lf為時(shí)間戳Tf的下降信號(hào)電平,Lx和Ty為一對(duì)特征點(diǎn),Dmax為一個(gè)最大時(shí)間值。

        在配置信號(hào)段集時(shí),必須考慮應(yīng)用程序特定的約束條件來進(jìn)行精確的能量權(quán)衡,以在有限的能量消耗下提供合理的事件識(shí)別精度。圖6 給出了用小信號(hào)段集表示感知信號(hào)的信號(hào)段確定過程。通過迭代配置可以確定信號(hào)分割的合理切片,以提供足夠的事件識(shí)別性能和合理的能量消耗。

        圖6 傳感器信號(hào)的采樣方法和信號(hào)段的迭代過程

        圖6(a)給出了搜索合理采樣頻率的示例。圖6(b)描述了將一組信號(hào)段分組為另一個(gè)信號(hào)段的過程,該信號(hào)段可以表示具有較少數(shù)量基本事件的活動(dòng)信號(hào)。

        2.4 事件驅(qū)動(dòng)的傳感器數(shù)據(jù)處理

        AEG 掃描連續(xù)信號(hào)s(t)通過配置功能掃描窗口確定感興趣的信號(hào)的形狀。由于時(shí)間量化,基本事件集由一對(duì)屬性和時(shí)間戳生成,如下:

        將連續(xù)模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成一組事件量化數(shù)據(jù)aevi,其索引值只跟蹤到基本事件跟蹤器緩沖區(qū)。因此,跟蹤事件數(shù)據(jù)處理操作索引值及其與具有代表性的基本事件的關(guān)系,以生成最終事件EV。

        3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        圖7(a)是已實(shí)現(xiàn)的S2E 電路數(shù)據(jù)路徑。所提出的基于S2E 的信號(hào)轉(zhuǎn)換和事件信號(hào)處理體系結(jié)構(gòu)需要額外的硬件開銷,包括電平比較器、AEG、計(jì)時(shí)器、跟蹤存儲(chǔ)器和EPU。基于提出概念的硬件實(shí)現(xiàn)需要在0.18 μm CMOS 工藝中增加7 500 NAND 門和1 kB SRAM 跟蹤器。實(shí)現(xiàn)的設(shè)計(jì)集成在基于8051 的單片機(jī)中。圖7(b)顯示了已實(shí)現(xiàn)的MCU 修改后的事件總線體系結(jié)構(gòu),其中基本事件(aevi)是從S2E 加載的。用戶定義的基本事件屬性包括信號(hào)特性和運(yùn)行時(shí)間范圍,以常量表的形式存儲(chǔ)在片上閃存中。為了進(jìn)行功耗測(cè)量,將手勢(shì)產(chǎn)生的電信號(hào)的原始轉(zhuǎn)儲(chǔ)收集到主機(jī)中?;顒?dòng)信號(hào)的輸入激勵(lì)被加載到電路級(jí)仿真環(huán)境中,在該環(huán)境中可以輕松地進(jìn)行精度與能量的權(quán)衡,以評(píng)估所提出的MCU 架構(gòu)的能耗。如圖7(c)所示,為特定信號(hào)段配置了S2E,從而根據(jù)精度降低能耗。在滑動(dòng)手勢(shì)識(shí)別應(yīng)用中,使用具有10%精度誤差的計(jì)時(shí)器和振蕩器單元,與精確離散時(shí)間采樣方法的結(jié)果相比僅消耗20%的能量,已實(shí)現(xiàn)的MCU 可以識(shí)別手勢(shì)事件。在時(shí)間量化誤差與功耗降低之間進(jìn)行權(quán)衡以確定誤差范圍,從而允許進(jìn)行適當(dāng)?shù)男盘?hào)檢測(cè)。事件分段的大小也會(huì)對(duì)功耗的降低產(chǎn)生輕微影響,如圖7(c)中的168 個(gè)事件和104 個(gè)事件的示例所示,功耗的降低取決于由時(shí)間測(cè)量分辨率和事件分段大小控制的事件量化精度[17-18]。

        圖7 實(shí)現(xiàn)電路和實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        4 結(jié)論

        宏信號(hào)處理概念基于S2E 對(duì)傳入的傳感器信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行早期評(píng)估,具有感興趣特征的特定信號(hào)分割使得能夠從連續(xù)傳感器數(shù)據(jù)信號(hào)中提取基本事件,對(duì)信號(hào)功能的早期評(píng)估使處于睡眠模式的整個(gè)系統(tǒng)(S2E 除外)消耗的電流相對(duì)較小。提取的少量基本事件由EPU 分析,EPU 將遍歷縮減的狀態(tài)空間。所提出的方法通過修改常規(guī)的MCU 總線架構(gòu)來增加硬件,用戶必須在分析事件活動(dòng)感知應(yīng)用的信號(hào)特性后,在S2E 和EPU 上仔細(xì)地執(zhí)行迭代配置,直到實(shí)現(xiàn)合理的功耗降低為止。通過考慮在稀有事件傳感應(yīng)用中觀察到的信號(hào)特征,由S2E 提取的基本事件的事件空間表示和信號(hào)抽象可以降低能耗方面的數(shù)據(jù)處理成本。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法是降低功耗的有效方法。

        猜你喜歡
        數(shù)據(jù)處理精度傳感器
        認(rèn)知診斷缺失數(shù)據(jù)處理方法的比較:零替換、多重插補(bǔ)與極大似然估計(jì)法*
        康奈爾大學(xué)制造出可拉伸傳感器
        ILWT-EEMD數(shù)據(jù)處理的ELM滾動(dòng)軸承故障診斷
        簡(jiǎn)述傳感器在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用
        電子制作(2019年22期)2020-01-14 03:16:52
        “傳感器新聞”會(huì)帶來什么
        跟蹤導(dǎo)練(三)2
        基于DSPIC33F微處理器的采集精度的提高
        電子制作(2018年11期)2018-08-04 03:25:38
        GPS/GLONASS/BDS組合PPP精度分析
        基于希爾伯特- 黃變換的去噪法在外測(cè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用
        改進(jìn)的Goldschmidt雙精度浮點(diǎn)除法器
        一本大道久久精品 东京热 | 欧美最猛性xxxx| 一本本月无码-| 玖玖资源站无码专区| 娇妻粗大高潮白浆| 亚洲一区二区蜜桃视频| 观看在线人视频| 麻豆国产人妻欲求不满谁演的 | 亚洲女同精品久久女同| 亚洲精品中文字幕导航| 女人色熟女乱| 亚洲最大天堂无码精品区| 熟女少妇av免费观看| 加勒比日韩视频在线观看 | 国产区精品一区二区不卡中文| 性欧美大战久久久久久久久| 三级全黄的视频在线观看| 日本女优久久精品久久| 成人一区二区免费中文字幕视频| 无遮挡边吃摸边吃奶边做| 久久亚洲aⅴ精品网站婷婷| 久久伊人精品色婷婷国产| 亚洲成a人片在线观看无码3d| 国产成+人+综合+亚洲 欧美| 亚洲av国产大片在线观看| 亚洲精品第一页在线观看| 一本一道av无码中文字幕﹣百度 | 亚洲爆乳精品无码一区二区| 亚洲午夜成人片| 最新日本久久中文字幕| 国产精品久久久久久久久绿色| 色婷婷综合中文久久一本| 亚洲欧美国产成人综合不卡| 按摩师玩弄少妇到高潮av| 一区二区三区国产| 久久半精品国产99精品国产| 久久青青草原一区网站| 精品国偷自产在线视频九色| 精品国产午夜福利在线观看| 亚洲综合原千岁中文字幕| 91成人自拍国语对白|