CN107374621B - 一种脑电信号采集的通道采样率高低分配方法 - Google Patents

一种脑电信号采集的通道采样率高低分配方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107374621B
CN107374621B CN201710776250.8A CN201710776250A CN107374621B CN 107374621 B CN107374621 B CN 107374621B CN 201710776250 A CN201710776250 A CN 201710776250A CN 107374621 B CN107374621 B CN 107374621B
Authority
CN
China
Prior art keywords
channel
sampling
signal
sampling rate
numbered
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201710776250.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107374621A (zh
Inventor
吴朝晖
韦胜昌
李斌
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
South China University of Technology SCUT
Original Assignee
South China University of Technology SCUT
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by South China University of Technology SCUT filed Critical South China University of Technology SCUT
Priority to CN201710776250.8A priority Critical patent/CN107374621B/zh
Publication of CN107374621A publication Critical patent/CN107374621A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107374621B publication Critical patent/CN107374621B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/369Electroencephalography [EEG]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F13/00Interconnection of, or transfer of information or other signals between, memories, input/output devices or central processing units
    • G06F13/14Handling requests for interconnection or transfer
    • G06F13/16Handling requests for interconnection or transfer for access to memory bus
    • G06F13/1668Details of memory controller
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F13/00Interconnection of, or transfer of information or other signals between, memories, input/output devices or central processing units
    • G06F13/38Information transfer, e.g. on bus
    • G06F13/40Bus structure
    • G06F13/4004Coupling between buses
    • G06F13/4022Coupling between buses using switching circuits, e.g. switching matrix, connection or expansion network

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Time-Division Multiplex Systems (AREA)
  • Picture Signal Circuits (AREA)
  • Synchronisation In Digital Transmission Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种脑电信号采集的通道采样率高低分配方法,该方法把采样时钟周期分为奇数次采样时钟周期和偶数次采样时钟周期。确定哪几个通道为高采样率通道,在奇数次采样周期中以轮流方式对这几个数量较少高采样率通道进行分配,而偶数次采样时钟周期以轮流方式对数量较多所有通道进行分配。该方法能够使小部分采集通道分配更多的采样点。同时引入有效信号,指示出偶数次采样时钟周期被重复分配的通道(在奇数次采样周期已经被分配),保证各自采样通道采样间隔相等。

Description

一种脑电信号采集的通道采样率高低分配方法
技术领域
本发明涉及生物电信号的采集及集成电路领域,具体涉及一种脑电信号采集的通道采样率高低分配方法。
背景技术
脑电信号采集是使用电子技术提取脑神经电信号的方法,对研究病理,病症诊断,手术定位具有重要作用。脑电信号采集向着越来越多的采集通道的趋势发展,同时对脑电信号采集系统的体积、功耗和数据带宽要求也越来越高。目前脑电信号采集方式基本上使用多路开关连续循环切换的方法,每个通道具有相同的采样率。对于脑电信号,一般情况下,只有部分通道(例如癫痫发作)需要比平时较高采样率(即以下所述的高采样率),然而使用连续循环的切换方法把其余通道也提升到同样高的采样率,这样增加了不必要的带宽。
发明内容
为了解决单一的连续循环切换采样方式的缺点与不足,本发明提供一种脑电信号采集的通道采样率高低分配方法,使用一种有规律的排序方式进行通道切换,实现在一个采样循环内使某小部分通道比其余通道分配更多采样点。
本发明至少采用如下技术方案之一实现。
一种脑电信号采集的通道采样率高低分配方法,其通过通道数值信号指示下一个采样周期需要进行切换及采样的通道;通过有效信号指示下一个采样周期不需要采样或者采样的数据不需要读取;
所述通道数值信号的产生过程如下:
把采样时钟周期分为奇数次采样时钟周期和偶数次采样时钟周期;确定出高采样率通道,高采样率通道有一个以上,在奇数次采样周期中以轮流方式对确定出的高采样率通道进行输出,而偶数次采样时钟周期以轮流方式对所有通道进行输出;
所述有效信号的产生过程如下:
在偶数次采样周期中,此时有效判断逻辑(电路)会把输出的通道计数器的值与高采样率通道寄存器组的数值比较,若存在相同,则在本偶数次采样周期中有效信号输出为低电平,即低电平代表无效;
在奇数次采样周期中,所述有效信号输出为高电平,即高电平代表有效。
进一步地,所述通道数值信号的产生过程对应的电路为:高采样率通道寄存器组寄存了确定出的所述高采样率通道,在奇数次采样周期中,控制逻辑电路以轮流方式对高采样率通道寄存器组进行读取并输出;在偶数次采样周期中,控制逻辑电路输出通道计数器的值,通道计数器在每个偶数次采样周期加1,在奇数次采样周期中保持不变,当通道计数器达最大值,下一个偶数次采样周期重新计数。
进一步地,采用的硬件包含通道计数器、高采样率通道寄存器组、控制逻辑电路、有效判断逻辑电路、多路选择器(Mux);硬件中的信号包含:采样时钟(Sampling_Clock)信号、复位(Reset_n)信号、数据总线(Data_Bus)信号、通道数值(Channel)信号和有效(Valid)信号;
所述采样时钟周期与ADC(模数转换)采样周期匹配;所述复位信号用于复位整个硬件电路;所述数据总线用于读写高采样率通道寄存器组,总线类型方式不限制。
进一步地,所述高采样率通道寄存器组能通过数据总线读写从而任意设置高采样率通道且不需复位系统。
进一步地,根据所述通道数值(Channel)信号和有效(Valid)信号进行通道切换采样,保证各自采样通道采样间隔相等。
与现有技术相比,本发明具有如下优点和有益效果:
(1)本发明把采样时钟周期分成奇数次采样周期和偶数次采样周期,让小部分通道在奇数次采样周期轮流切换,而所有通道在偶数次采样周期轮流切换,从实现小部分通道分配更多的采样点。
(2)由于所有通道都在偶数次采样周期轮流分配,对于已经分配在奇数次采样周期的通道,在偶数次采样周期分配相同通道时,通过有效信号输出电平,使该采样周期无效。从而保证所有通道采样间隔相等。
(3)通过数据总线进行读写高采样率通道寄存器组,从而任意设置高采样率通道。
附图说明
图1为脑电信号采集的通道采样率高低分配方法对应的电路结构。
图2为0到15通道共16通道中,1通道处于高采样率状态,其余通道处于普通采样率状态的时序图。
图3为0到15通道共16通道中,1通道和3通道处于高采样率状态,其余通道处于普通采样率状态的时序图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图,对本发明的实施作进一步说明,但本发明的实施和保护不限于此,需指出的是,以下若有未特别详细说明之处,均是本领域技术人员可参照现有技术实现和理解的,例如各种逻辑电路的实现等,只要能实现相应的逻辑和判断即可。
本实例采用的硬件包含:通道计数器,高采样率通道寄存器组,控制逻辑电路,有效判断逻辑电路,多路选择器;其中涉及的信号包含采样时钟(Sampling_Clock)信号,复位(Reset_n)信号,数据总线(Data_Bus)信号,通道数值(Channel)信号和有效(Valid)信号。图1所示中,本实例中高采样率通道寄存器组含高采样率通道寄存器0和高采样率通道寄存器1。通道计数器数值变化范围为0到15。需要分配采样的通道为通道0到通道15。
实例1
在此例中,只有通道1分配成高采样率通道,两个高采样率通道寄存器均写入1。时序图如图2所示。图中标号为1,3,5,……,31的Sampling_Clock为奇数次采样时钟,对应于Channel阴影部分,图中标号为2,4,6,……,32的Sampling_Clock为偶数次采样时钟,对应于Channel非阴影部分。在标号为1,5,9,……,29的奇数次采样时钟,读取高采样率通道寄存器0并输出数值1到Channel,在标号为3,7,11,……,31的奇数次采样时钟,读取高采样率通道寄存器1并输出数值1到Channel。在偶数次采样时钟,通道计数器进行加1,若达最大值(此例为15),则重新开始计数,同时把通道计数器的值输出到Channel。在标号为4的偶数次采样时钟,此时输出的通道计数器为1,此时有效判断逻辑电路判断出该值已存在高采样率通道寄存器组中,Valid信号为低电平。P0到P15为通道0到通道15各个通道等效的采样脉冲。按照此例Channel信号和Valid信号切换通道进行采样,最终通道1采样点是其余通道16倍。
实例2
在此例中,通道1和通道3分配成高采样率通道,高采样率通道寄存器0写入1,高采样率通道寄存器1写入3。时序图如图3所示。在标号为1,5,9,……,29的奇数次采样时钟,读取高采样率通道寄存器0并输出数值1到Channel,在标号为3,7,11,……,31的奇数次采样时钟,读取高采样率通道寄存器1并输出数值3到Channel。在偶数次采样时钟,通道计数器进行加1,若达最大值(此例为15),则重新开始计数,同时把通道计数器的值输出到Channel。在标号为4的偶数次采样时钟,此时输出的通道计数器为1,此时有效判断逻辑电路判断出该值已存在高采样率通道寄存器组中,Valid信号为低电平。在标号为8的偶数次采样时钟,此时输出的通道计数器为3,此时有效判断逻辑电路判断出该值已存在高采样率通道寄存器组中,Valid信号为低电平。P0到P15为通道0到通道15各个通道等效的采样脉冲。按照此例Channel信号和Valid信号切换通道进行采样,最终通道1和通道3采样点是其余通道8倍。
上述实施例为本发明较佳的实施方式,但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制,其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化,均应为等效的置换方式,都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种脑电信号采集的通道采样率高低分配方法,其特征在于,通过通道数值信号指示下一个采样周期需要进行切换及采样的通道;通过有效信号指示下一个采样周期不需要采样或者采样的数据不需要读取;
所述通道数值信号的产生过程如下:
把采样时钟周期分为奇数次采样时钟周期和偶数次采样时钟周期;确定出高采样率通道,高采样率通道有一个以上,在奇数次采样时钟周期中以轮流方式对确定出的高采样率通道进行输出,而偶数次采样时钟周期以轮流方式对所有通道进行输出;
所述有效信号的产生过程如下:
在偶数次采样时钟周期中,此时有效判断逻辑会把输出的通道计数器的值与高采样率通道寄存器组的数值比较,若存在相同,则在本偶数次采样时钟周期中有效信号输出为低电平,即低电平代表无效;
在奇数次采样时钟周期中,所述有效信号输出为高电平,即高电平代表有效。
2.根据权利要求1所述的一种脑电信号采集的通道采样率高低分配方法,其特征在于,所述通道数值信号的产生过程对应的电路为:高采样率通道寄存器组寄存了确定出的所述高采样率通道,在奇数次采样时钟周期中,控制逻辑电路以轮流方式对高采样率通道寄存器组进行读取并输出;在偶数次采样时钟周期中,控制逻辑电路输出通道计数器的值,通道计数器在每个偶数次采样时钟周期加1,在奇数次采样时钟周期中保持不变,当通道计数器达最大值,下一个偶数次采样时钟周期重新计数。
3.根据权利要求1所述的一种脑电信号采集的通道采样率高低分配方法,其特征在于,采用的硬件包含通道计数器、高采样率通道寄存器组、控制逻辑电路、有效判断逻辑电路、多路选择器(Mux);硬件中的信号包含:采样时钟(Sampling_Clock)信号、复位(Reset_n)信号、数据总线(Data_Bus)信号、通道数值(Channel)信号和有效(Valid)信号;
所述采样时钟与ADC采样周期匹配;所述复位信号用于复位整个硬件电路;所述数据总线用于读写高采样率通道寄存器组。
4.根据权利要求3所述的一种脑电信号采集的通道采样率高低分配方法,其特征在于,所述高采样率通道寄存器组能通过数据总线读写从而任意设置高采样率通道且不需复位系统。
5.根据权利要求3所述的一种脑电信号采集的通道采样率高低分配方法,其特征在于,根据所述通道数值(Channel)信号和有效(Valid)信号进行通道切换采样,保证各自采样通道采样间隔相等。
CN201710776250.8A 2017-08-31 2017-08-31 一种脑电信号采集的通道采样率高低分配方法 Active CN107374621B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710776250.8A CN107374621B (zh) 2017-08-31 2017-08-31 一种脑电信号采集的通道采样率高低分配方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710776250.8A CN107374621B (zh) 2017-08-31 2017-08-31 一种脑电信号采集的通道采样率高低分配方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107374621A CN107374621A (zh) 2017-11-24
CN107374621B true CN107374621B (zh) 2020-12-22

Family

ID=60348903

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710776250.8A Active CN107374621B (zh) 2017-08-31 2017-08-31 一种脑电信号采集的通道采样率高低分配方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107374621B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101834715A (zh) * 2010-04-26 2010-09-15 华为技术有限公司 一种数据处理方法及数据处理系统以及数据处理装置
CN102347768A (zh) * 2010-07-28 2012-02-08 中兴通讯股份有限公司 一种数字采样率的转换装置和方法
CN103513275A (zh) * 2013-09-24 2014-01-15 天津大学 具有采样率可调及自检功能的地震信号采集节点
US8823573B1 (en) * 2013-02-20 2014-09-02 Raytheon Company System and method for reconstruction of sparse frequency spectrum from ambiguous under-sampled time domain data
WO2015030917A1 (en) * 2013-08-27 2015-03-05 Raytheon Company Efficient high speed adc interface design
CN104597802A (zh) * 2014-11-28 2015-05-06 苏州工业职业技术学院 一种超高采样率可重现数据采集系统
CN104899167A (zh) * 2014-03-05 2015-09-09 鞍钢股份有限公司 一种基于fpga的便携式高速数据采集方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101834715A (zh) * 2010-04-26 2010-09-15 华为技术有限公司 一种数据处理方法及数据处理系统以及数据处理装置
CN102347768A (zh) * 2010-07-28 2012-02-08 中兴通讯股份有限公司 一种数字采样率的转换装置和方法
US8823573B1 (en) * 2013-02-20 2014-09-02 Raytheon Company System and method for reconstruction of sparse frequency spectrum from ambiguous under-sampled time domain data
WO2015030917A1 (en) * 2013-08-27 2015-03-05 Raytheon Company Efficient high speed adc interface design
CN103513275A (zh) * 2013-09-24 2014-01-15 天津大学 具有采样率可调及自检功能的地震信号采集节点
CN104899167A (zh) * 2014-03-05 2015-09-09 鞍钢股份有限公司 一种基于fpga的便携式高速数据采集方法
CN104597802A (zh) * 2014-11-28 2015-05-06 苏州工业职业技术学院 一种超高采样率可重现数据采集系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN107374621A (zh) 2017-11-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103686004B (zh) 列并行模数转换器、像素感光值输出方法及cmos图像传感器
US10297190B2 (en) Pixel selection method for a light-source matrix driver
CN107453755B (zh) 一种基于混合架构的高速高精度多通道并行采集系统
CN107133011B (zh) 一种示波记录仪的多通道数据存储方法
CN103544129B (zh) Spi接口以及经由spi接口的串行通信方法
CN206741242U (zh) 一种振动信号采集电路
CN106124471A (zh) 时域荧光寿命成像结构及寿命测试获取方法
CN107374621B (zh) 一种脑电信号采集的通道采样率高低分配方法
JP2017532908A (ja) データキャッシング方法、装置及び記憶媒体
EP3393205B1 (en) Synchronization for light-source driver circuitry
WO2020249634A1 (en) Probe arrays
Jang et al. A 1024-Channel 268-nW/Pixel 36× 36 μm 2/Channel Data-Compressive Neural Recording IC for High-Bandwidth Brain–Computer Interfaces
CN103152052B (zh) 对多个电压模拟信号进行采样的方法
CN104076178B (zh) 一种具有改进触发功能的示波器
CN109142835A (zh) 具有波形多帧记录功能的数据采集系统
EP3158349B1 (en) Systems and methods for monitoring hardware observation points within a system on a chip (soc)
US8942300B1 (en) Integrated digitizer system with streaming interface
Velure A digital signal processor for particle detectors: design, verification and testing
JP6188710B2 (ja) アナログ/デジタル変換器の入力部で電圧パルスのランダムストリームを調節するための装置
US20030110194A1 (en) Parallel decimation circuits
US8041982B2 (en) Real time clock
CN112972892A (zh) 植入式闭环系统基于线长算法自动检测癫痫的方法和装置
Frankel et al. Queuing-based eDRAM refreshing for ultra-low power processors
Renteria-Pinon Second-Order Level-Crossing Sampling Analog to Digital Converter for Data Savings in Real-Time Sparse Signal Sensing
CN110859615B (zh) 一种基于幅度排列的生理信号时间不可逆分析方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant