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J-GLOBAL ID：201702285535588335   整理番号：17A0179604

無線神経記録応用のためのハードウェア効率的な決定論的QCAC行列に基づく圧縮センシング符号器アーキテクチャ【Powered by NICT】

Hardware efficient, deterministic QCAC matrix based compressed sensing encoder architecture for wireless neural recording application

著者 (4件)： Zhao Wenfeng (Department of Biomedical Engineering, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA) ,  Sun Biao (School of Electrical Engineering and Automation, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Wu Tong (Department of Biomedical Engineering, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA) ,  Yang Zhi (Department of Biomedical Engineering, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BioCAS  ページ： 212-215  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無線神経記録技術は厳しく制限されエネルギー効率とテレメータバンド幅により制約されるが,データ圧縮あるいは特徴抽出技術は,無線データリンク上の負荷を緩和するために利用することができる。圧縮センシング(CS)は,無線センシング応用における効率的なデータ圧縮のための新しいアプローチである。しかしながら,最先端CS符号器設計は大面積とエネルギーオーバヘッドをもたらした。先行技術上の全体的な面積と電力計量を改善するために,すなわち準巡回アレイコード(QCAC)マトリックス,決定論的測定行列を組み込んだが,今もって古典的な再構成アルゴリズムに基づく同等の信号回復性能を保存することにより新しいCS符号器ハードウェア設計を提示した。神経記録応用におけるスパイクデータ圧縮のための提案したQCAC CS符号器の設計の利点を実証した。最新CS符号器設計と比較して,QCACベースCS符号器は,符号器面積と総電力消費量の平均(圧縮比0.0625~0.25の範囲で)42.7%および49.5%の減少を達成した。QCAC CS符号器からの圧縮スパイクはランダム行列に基づくCS符号器設計に対する同等の性能で回収することができた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 電力計 ,  ハードウェア ,  ハードウェア設計 ,  データ圧縮 ,  電力消費 ,  エネルギー効率 ,  特徴抽出 ,  *符号器 ,  圧縮比 ,  帯域幅
準シソーラス用語： データリンク ,  *圧縮センシング ,  *決定論 ,  *神経記録法 ,  *ワイヤレス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 無線 ,  神経記録 ,  応用 ,  ハードウェア ,  行列 ,  圧縮センシング ,  符号器 ,  アーキテクチャ