KR101528541B1 - 신호들의 저 복잡도 압축을 위한 방법 및 장치 - Google Patents

신호들의 저 복잡도 압축을 위한 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR101528541B1
KR101528541B1 KR1020137009075A KR20137009075A KR101528541B1 KR 101528541 B1 KR101528541 B1 KR 101528541B1 KR 1020137009075 A KR1020137009075 A KR 1020137009075A KR 20137009075 A KR20137009075 A KR 20137009075A KR 101528541 B1 KR101528541 B1 KR 101528541B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
signal
delete delete
samples
signals
segments
Prior art date
Application number
KR1020137009075A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20130060317A (ko
Inventor
파완 쿠마르 바헤티
하리나쓰 가루다드리
예지 치
Original Assignee
퀄컴 인코포레이티드
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 퀄컴 인코포레이티드 filed Critical 퀄컴 인코포레이티드
Publication of KR20130060317A publication Critical patent/KR20130060317A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101528541B1 publication Critical patent/KR101528541B1/ko

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/004Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by using forward error control
    • H04L1/0041Arrangements at the transmitter end
    • H04L1/0043Realisations of complexity reduction techniques, e.g. use of look-up tables
    • HELECTRICITY
    • H03ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03MCODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M7/00Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
    • H03M7/30Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/004Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by using forward error control
    • H04L1/0045Arrangements at the receiver end
    • H04L1/0052Realisations of complexity reduction techniques, e.g. pipelining or use of look-up tables
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/22Arrangements for detecting or preventing errors in the information received using redundant apparatus to increase reliability

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)

Abstract

본 개시의 특정 양상들은 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 희소 신호들로서 일반적으로 잘 모델링되지 않는 폭넓은 종류의 신호들의 저 복잡도 인코딩(압축)을 위한 기술들에 관한 것이다. 먼저, 신호는 예컨대, 입력 신호에 대해 절대 2차 미분 연산자를 사용함으로써, 시간 도메인에서 희소할 수 있거나 주파수 도메인에서 희소할 수 있는 시간 세그먼트들로 나뉠 수 있다. 다음에, 어느 도메인에서 희소성이 존재하는지에 따라 이러한 시간 세그먼트들 각각에 대해 서로 다른 인코딩 전략들이 적용될 수 있다.

Description

신호들의 저 복잡도 압축을 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR LOW COMPLEXITY COMPRESSION OF SIGNALS}
본 특허 출원은 "Method and apparatus for processing and reconstructing data"라는 명칭으로 2010년 9월 10일자 제출된 미국 특허 가출원 일련번호 제61/381,692호를 우선권으로 주장하며, 이 가출원은 본 출원의 양수인에게 양도되었고 이로써 인용에 의해 본 명세서에 명백히 포함된다.
본 개시의 특정 양상들은 일반적으로 통신에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 신호들의 저 복잡도 압축 및 그의 재구성을 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
인체 영역 네트워크(BAN: Body Area Network)에서는, BAN의 각각의 센서에서의 전력 제약 및 수신기들로의 계산 로드 압박(push)으로 인해 저 복잡도 인코더들의 설계가 바람직할 수 있다. 심전도(ECG: Electro Cardiogram) 신호 및 모션 데이터와 같은 생체 의학 신호들은 일반적으로, 스파이크형 단시간 컴포넌트들로 인해 시간 도메인이나 주파수 도메인 중 어느 쪽에서도 희소(sparse) 신호들로서 잘 모델링되지 않는다. 따라서 더 폭넓은 종류들의 신호들을 위해 저 복잡도 인코더 압축 전략이 요구될 수 있다. BAN 환경에서는, 무선 특징들(즉, 에너지/비트 및 신뢰성)에 따라 센서 인코딩 전략들을 고려하도록 요구될 수도 있다 ― 압축 효율 및 채널 에러들에 대한 원하는 레벨의 리던던시를 고려하도록 요구될 수도 있음을 암시함.
본 개시의 특정 양상들은 통신을 위한 장치를 제공한다. 상기 장치는 일반적으로, 신호의 하나 또는 그보다 많은 과도(transient) 세그먼트들을 검출하도록 구성된 제 1 회로, 상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 기초로 상기 신호의 잔류 세그먼트를 추정하도록 구성된 제 2 회로, 상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 인코딩하도록 구성된 제 1 인코더, 상기 잔류 세그먼트를 인코딩하도록 구성된 제 2 인코더, 및 인코딩된 상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들 및 인코딩된 상기 잔류 세그먼트를 전송하도록 구성된 송신기를 포함한다.
본 개시의 특정 양상들은 통신을 위한 방법을 제공한다. 상기 방법은 일반적으로, 신호의 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 검출하는 단계, 상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 기초로 상기 신호의 잔류 세그먼트를 추정하는 단계, 상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 인코딩하는 단계, 상기 잔류 세그먼트를 인코딩하는 단계, 및 인코딩된 상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들 및 인코딩된 상기 잔류 세그먼트를 전송하는 단계를 포함한다.
본 개시의 특정 양상들은 통신을 위한 장치를 제공한다. 상기 장치는 일반적으로, 신호의 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 검출하기 위한 수단, 상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 기초로 상기 신호의 잔류 세그먼트를 추정하기 위한 수단, 상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 인코딩하기 위한 수단, 상기 잔류 세그먼트를 인코딩하기 위한 수단, 및 인코딩된 상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들 및 인코딩된 상기 잔류 세그먼트를 전송하기 위한 수단을 포함한다.
본 개시의 특정 양상들은 통신을 위한 컴퓨터 프로그램 물건을 제공한다. 상기 컴퓨터 프로그램 물건은 신호의 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 검출하고, 상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 기초로 상기 신호의 잔류 세그먼트를 추정하고, 상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 인코딩하고, 상기 잔류 세그먼트를 인코딩하고, 그리고 인코딩된 상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들 및 인코딩된 상기 잔류 세그먼트를 전송하도록 실행 가능한 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다.
본 개시의 특정 양상들은 감지 디바이스를 제공한다. 상기 감지 디바이스는 일반적으로, 신호를 감지하도록 구성된 센서, 상기 신호의 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 검출하도록 구성된 제 1 회로, 상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 기초로 상기 신호의 잔류 세그먼트를 추정하도록 구성된 제 2 회로, 상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 인코딩하도록 구성된 제 1 인코더, 상기 잔류 세그먼트를 인코딩하도록 구성된 제 2 인코더, 및 인코딩된 상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들 및 인코딩된 상기 잔류 세그먼트를 전송하도록 구성된 송신기를 포함한다.
본 개시의 특정 양상들은 통신을 위한 장치를 제공한다. 상기 장치는 일반적으로, 신호의 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들에 대응하는 제 1 세트의 샘플들 및 상기 신호의 하나 또는 그보다 많은 대역 제한된 세그먼트들에 대응하는 제 2 세트의 샘플들을 갖는 상기 신호를 수신하도록 구성된 수신기, 및 상기 제 1 세트의 샘플들 및 상기 제 2 세트의 샘플들에 적어도 부분적으로 기초하여, 다른 장치로부터 전송된 상기 신호의 한 버전(version)을 재구성하도록 구성된 제 1 회로를 포함한다.
본 개시의 특정 양상들은 통신을 위한 방법을 제공한다. 상기 방법은 일반적으로, 신호의 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들에 대응하는 제 1 세트의 샘플들 및 상기 신호의 하나 또는 그보다 많은 대역 제한된 세그먼트들에 대응하는 제 2 세트의 샘플들을 갖는 상기 신호를 수신하는 단계, 및 상기 제 1 세트의 샘플들 및 상기 제 2 세트의 샘플들에 적어도 부분적으로 기초하여, 장치로부터 전송된 상기 신호의 한 버전을 재구성하는 단계를 포함한다.
본 개시의 특정 양상들은 통신을 위한 장치를 제공한다. 상기 장치는 일반적으로, 신호의 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들에 대응하는 제 1 세트의 샘플들 및 상기 신호의 하나 또는 그보다 많은 대역 제한된 세그먼트들에 대응하는 제 2 세트의 샘플들을 갖는 상기 신호를 수신하기 위한 수단, 및 상기 제 1 세트의 샘플들 및 상기 제 2 세트의 샘플들에 적어도 부분적으로 기초하여, 다른 장치로부터 전송된 상기 신호의 한 버전을 재구성하기 위한 수단을 포함한다.
본 개시의 특정 양상들은 통신을 위한 컴퓨터 프로그램 물건을 제공한다. 상기 컴퓨터 프로그램 물건은 신호의 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들에 대응하는 제 1 세트의 샘플들 및 상기 신호의 하나 또는 그보다 많은 대역 제한된 세그먼트들에 대응하는 제 2 세트의 샘플들을 갖는 상기 신호를 수신하고, 그리고 상기 제 1 세트의 샘플들 및 상기 제 2 세트의 샘플들에 적어도 부분적으로 기초하여, 장치로부터 전송된 상기 신호의 한 버전을 재구성하도록 실행 가능한 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다.
본 개시의 특정 양상들은 헤드셋을 제공한다. 상기 헤드셋은 일반적으로, 신호의 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들에 대응하는 제 1 세트의 샘플들 및 상기 신호의 하나 또는 그보다 많은 대역 제한된 세그먼트들에 대응하는 제 2 세트의 샘플들을 갖는 상기 신호를, 채널을 통해 감지 디바이스로부터 수신하도록 구성된 수신기, 상기 제 1 세트의 샘플들 및 상기 제 2 세트의 샘플들에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 감지 디바이스로부터 전송된 상기 신호의 한 버전을 재구성하도록 구성된 제 1 회로, 및 상기 신호의 재구성된 버전을 기초로 오디오 출력을 제공하도록 구성된 트랜스듀서를 포함한다.
본 개시의 특정 양상들은 시계를 제공한다. 상기 시계는 일반적으로, 신호의 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들에 대응하는 제 1 세트의 샘플들 및 상기 신호의 하나 또는 그보다 많은 대역 제한된 세그먼트들에 대응하는 제 2 세트의 샘플들을 갖는 상기 신호를, 채널을 통해 감지 디바이스로부터 수신하도록 구성된 수신기, 상기 제 1 세트의 샘플들 및 상기 제 2 세트의 샘플들에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 감지 디바이스로부터 전송된 상기 신호의 한 버전을 재구성하도록 구성된 제 1 회로, 및 상기 신호의 재구성된 버전을 기초로 표시를 제공하도록 구성된 사용자 인터페이스를 포함한다.
본 개시의 특정 양상들은 모니터링 디바이스를 제공한다. 상기 모니터링 디바이스 일반적으로, 커넥터, 신호의 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들에 대응하는 제 1 세트의 샘플들 및 상기 신호의 하나 또는 그보다 많은 대역 제한된 세그먼트들에 대응하는 제 2 세트의 샘플들을 갖는 상기 신호를, 상기 커넥터를 통해 감지 디바이스로부터 수신하도록 구성된 수신기, 상기 제 1 세트의 샘플들 및 상기 제 2 세트의 샘플들에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 감지 디바이스로부터 전송된 상기 신호의 한 버전을 재구성하도록 구성된 제 1 회로, 및 상기 신호의 재구성된 버전을 기초로 표시를 제공하도록 구성된 사용자 인터페이스를 포함한다.
본 개시의 상기 열거된 특징들이 상세히 이해될 수 있는 방식으로 앞서 간략히 요약된 설명의 보다 구체적인 설명이 양상들을 참조하여 이루어질 수 있는데, 이러한 양상들의 일부는 첨부된 도면들에 예시되어 있다. 그러나 첨부된 도면들은 본 개시의 단지 특정한 전형적인 양상들을 도시하는 것이므로 본 개시의 범위를 제한하는 것으로 간주되지 않아야 한다는 것이 주목되어야 하는데, 이는 본 설명이 다른 동등하게 유효한 양상들을 인정할 수 있기 때문이다.
도 1은 본 개시의 특정 양상들에 따른 예시적인 무선 통신 시스템을 나타낸다.
도 2는 본 개시의 특정 양상들에 따른 무선 디바이스에 이용될 수 있는 다양한 컴포넌트들을 나타낸다.
도 3은 본 개시의 특정 양상들에 따른 인체 영역 네트워크(BAN)의 일례를 나타낸다.
도 4는 본 개시의 특정 양상들에 따른 시간 도메인 광혈량측정기(PPG: photoplethysmograph) 신호의 일례를 나타낸다.
도 5는 본 개시의 특정 양상들에 따른 시간 도메인 심전도(ECG) 신호의 일례를 나타낸다.
도 6은 본 개시의 특정 양상들에 따라 센서에서 신호를 인코딩하는 방법에 대한 예시적인 흐름도를 나타낸다.
도 7은 본 개시의 특정 양상들에 따라 애그리게이터(aggregator)(수신기)에서 데이터를 디코딩하는 방법에 대한 예시적인 흐름도를 나타낸다.
도 8은 본 개시의 특정 양상들에 따라 센서에서 신호를 인코딩하는 방법에 대한 다른 예시적인 흐름도를 나타낸다.
도 9는 본 개시의 특정 양상들에 따라 애그리게이터(수신기)에서 데이터를 디코딩하는 방법에 대한 다른 예시적인 흐름도를 나타낸다.
도 10은 본 개시의 특정 양상들에 따른 신호들의 저 복잡도 압축 및/또는 신호 재구성을 위한 시스템의 장치의 예시적인 블록도를 나타낸다.
도 11은 본 개시의 특정 양상들에 따른 신호들의 저 복잡도 압축을 위한 시스템의 장치의 기능을 보여주는 예시적인 블록도를 나타낸다.
도 12는 본 개시의 특정 양상들에 따라 신호들의 저 복잡도 압축을 위해 송신기 디바이스에서 수행될 수 있는 예시적인 동작들을 나타낸다.
도 12a는 도 12에 예시된 동작들을 수행할 수 있는 예시적인 컴포넌트들을 나타낸다.
도 13은 본 개시의 특정 양상들에 따른 신호 재구성을 위한 시스템의 장치의 기능을 보여주는 예시적인 블록도를 나타낸다.
도 14는 본 개시의 특정 양상들에 따라 신호 재구성을 위해 수신기 디바이스에서 수행될 수 있는 예시적인 동작들을 나타낸다.
도 14a는 도 14에 예시된 동작들을 수행할 수 있는 예시적인 컴포넌트들을 나타낸다.
이하, 첨부 도면들을 참조하여 본 개시의 다양한 양상들이 더 충분히 설명된다. 그러나 본 개시는 많은 다른 형태들로 구현될 수도 있고, 본 개시 전체에 제시되는 어떠한 특정 구조 또는 기능에 국한된 것으로 해석되지 않아야 한다. 그보다, 이러한 양상들은 본 개시가 철저하고 완전해지고, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들에게 본 개시의 범위를 충분히 전달하도록 제공된다. 본 명세서의 사상들을 기반으로, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 개시의 범위가 본 개시의 임의의 다른 양상과 관계없이 구현되든 아니면 그와 조합되든, 본 명세서에 개시되는 본 개시의 임의의 양상을 커버하는 것으로 의도된다고 인식해야 한다. 예컨대, 본 명세서에서 제시되는 임의의 수의 양상들을 사용하여 장치가 구현될 수 있거나 방법이 실시될 수 있다. 또한, 본 개시의 범위는 본 명세서에서 제시되는 본 개시의 다양한 양상들에 부가하여 또는 그 외에 다른 구조, 기능, 또는 구조와 기능을 사용하여 실시되는 이러한 장치 또는 방법을 커버하는 것으로 의도된다. 본 명세서에 개시되는 본 개시의 임의의 양상은 청구항의 하나 또는 그보다 많은 엘리먼트들에 의해 구현될 수 있다고 이해되어야 한다.
"예시적인"이라는 단어는 본 명세서에서 "예시, 실례 또는 예증으로서의 역할"을 의미하는데 사용된다. 본 명세서에서 "예시적인" 것으로서 설명되는 어떠한 양상도 다른 양상들에 비해 반드시 선호되거나 유리한 것으로 해석되는 것은 아니다.
본 명세서에서는 특정 양상들이 설명되지만, 이러한 양상들의 많은 변형들 및 치환들이 본 개시의 범위 내에 포함된다. 선호되는 양상들의 일부 이익들 및 이점들이 언급되지만, 본 개시의 범위는 특정 이익들, 용도들 또는 목적들에 국한된 것으로 의도되는 것은 아니다. 그보다, 본 개시의 양상들은 다른 무선 기술들, 시스템 구성들, 네트워크들 및 전송 프로토콜들에 폭넓게 적용될 수 있는 것으로 의도되며, 이들 중 일부는 선호되는 양상들의 다음 설명 및 도면들에서 예로서 설명된다. 상세한 설명 및 도면들은 첨부된 청구항들 및 그 등가물들에 의해 정의되는 본 개시의 범위를 한정하기보다는 본 개시의 실례가 될 뿐이다.
예시적인 무선 통신 시스템
본 명세서에서 설명되는 기술들은 직교 다중화 방식 및 단일 반송파 송신을 기반으로 하는 통신 시스템들을 포함하여 다양한 광대역 무선 통신 시스템들에 사용될 수 있다. 이러한 통신 시스템들의 예시들은 직교 주파수 분할 다중 액세스(OFDMA: Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 시스템들, 단일 반송파 주파수 분할 다중 액세스(SC-FDMA: Single-Carrier Frequency Division Multiple Access) 시스템들, 코드 분할 다중 액세스(CDMA: Code Division Multiple Access) 시스템들 등을 포함한다. OFDMA 시스템은 전체 시스템 대역폭을 다수의 직교 부반송파들로 분할하는 변조 기술인 직교 주파수 분할 다중화(OFDM)를 이용한다. 이러한 부반송파들은 또한 톤들, 빈들 등으로 지칭될 수도 있다. OFDM에 따라, 각각의 부반송파는 데이터로 독립적으로 변조될 수 있다. SC-FDMA 시스템은 시스템 대역폭에 걸쳐 분산된 부반송파들을 통해 전송하도록 인터리빙된 FDMA(IFDMA: interleaved FDMA)를, 인접한 부반송파들의 한 블록을 통해 전송하도록 로컬화된 FDMA(LFDMA: localized FDMA)를, 또는 인접한 부반송파들의 다수의 블록들을 통해 전송하도록 확장된 FDMA(EFDMA: enhanced FDMA)를 이용할 수 있다. 일반적으로, 변조 심벌들은 주파수 도메인에서는 OFDM에 따라 그리고 시간 도메인에서는 SC-FDMA에 따라 전송된다. CDMA 시스템은 다수의 사용자들이 동일한 물리 채널 상에서 다중화되게 하기 위해 각각의 송신기(즉, 사용자)에 코드가 할당되는 코딩 방식 및 확산 스펙트럼 기술을 이용할 수 있다.
본 명세서의 사상들은 다양한 유선 또는 무선 장치들(예컨대, 노드들)로 통합(예컨대, 이러한 장치들 내에 구현되거나 이러한 장치들에 의해 수행)될 수 있다. 일부 양상들에서, 노드는 무선 노드를 포함한다. 이러한 무선 노드는 예컨대, 유선 또는 무선 통신 링크를 통해 네트워크(예컨대, 인터넷과 같은 광역 네트워크나 셀룰러 네트워크)를 위한 또는 이러한 네트워크로의 접속성을 제공할 수 있다. 일부 양상들에서, 본 명세서의 사상들에 따라 구현되는 무선 노드는 액세스 포인트 또는 액세스 단말을 포함할 수 있다.
액세스 포인트("AP(access point)")는 NodeB, 무선 네트워크 제어기("RNC(Radio Network Controller)"), eNodeB, 기지국 제어기("BSC(Base Station Controller)"), 기지국 트랜시버("BTS(Base Transceiver Station)"), 기지국("BS(Base Station)"), 트랜시버 기능("TF(Transceiver Function)"), 무선 라우터, 무선 트랜시버, 기본 서비스 세트("BSS(Basic Service Set)"), 확장 서비스 세트("ESS(Extended Service Set)"), 무선 기지국("RBS(Radio Base Station)"), 또는 다른 어떤 전문용어를 포함하거나, 이들로서 구현되거나, 이들로서 알려질 수 있다. 일부 구현들에서, 액세스 포인트는 셋톱박스 키오스크, 미디어 센터, 또는 무선 또는 유선 매체를 통해 통신하도록 구성된 임의의 다른 적당한 디바이스를 포함할 수 있다.
액세스 단말("AT(access terminal)")은 액세스 단말, 가입자국, 가입자 유닛, 이동국, 원격국, 원격 단말, 사용자 단말, 사용자 에이전트, 사용자 디바이스, 사용자 장비, 사용자 스테이션 또는 다른 어떤 전문용어를 포함하거나, 이들로서 구현되거나, 또는 이들로서 알려질 수 있다. 일부 구현들에서, 액세스 단말은 셀룰러 전화, 코드리스(cordless) 전화, 세션 개시 프로토콜("SIP(Session Initiation Protocol)") 전화, 무선 로컬 루프("WLL(wireless local loop)") 스테이션, 개인용 디지털 보조기기("PDA(personal digital assistant)"), 무선 접속 능력을 가진 핸드헬드 디바이스, 스테이션("STA"), 또는 무선 모뎀에 접속된 다른 어떤 적당한 처리 디바이스를 포함할 수 있다. 이에 따라, 본 명세서에 교시된 하나 또는 그보다 많은 양상들은 전화(예컨대, 셀룰러폰 또는 스마트폰), 컴퓨터(예컨대, 랩톱), 휴대용 통신 디바이스, 휴대용 컴퓨팅 디바이스(예컨대, 개인용 데이터 보조기기), 태블릿, 엔터테인먼트 디바이스(예컨대, 음악 또는 비디오 디바이스 또는 위성 라디오), 텔레비전 디스플레이, 플립-캠(flip-cam), 보안 비디오 카메라, 디지털 비디오 레코더(DVR: digital video recorder), 글로벌 위치 결정 시스템 디바이스, 또는 무선 또는 유선 매체를 통해 통신하도록 구성된 임의의 다른 적당한 디바이스로 통합될 수 있다.
도 1은 본 개시의 양상들이 이용될 수 있는 무선 통신 시스템(100)의 예를 나타낸다. 무선 통신 시스템(100)은 광대역 무선 통신 시스템일 수 있다. 무선 통신 시스템(100)은 기지국(104)에 의해 각각 서비스되는 다수의 셀들(102)에 대한 통신을 제공할 수 있다. 기지국(104)은 사용자 단말들(106)과 통신하는 고정국일 수 있다. 기지국(104)은 대안으로 액세스 포인트, 노드 B 또는 다른 어떤 용어로 지칭될 수도 있다.
도 1은 시스템(100) 도처에 분산된 다양한 사용자 단말들(106)을 나타낸다. 사용자 단말들(106)은 고정적(즉, 정지)일 수 있거나 움직일 수도 있다. 사용자 단말들(106)은 대안으로 원격국들, 액세스 단말들, 단말들, 가입자 유닛들, 이동국들, 스테이션들, 사용자 장비 등으로 지칭될 수도 있다. 사용자 단말들(106)은 셀룰러폰들, 개인용 디지털 보조기기들(PDA들), 핸드헬드 디바이스들, 헤드셋들, 무선 모뎀들, 랩톱 컴퓨터들, 퍼스널 컴퓨터들 등과 같은 무선 디바이스들일 수도 있다.
무선 통신 시스템(100)에서 기지국들(104)과 사용자 단말들(106) 간의 송신들을 위해 다양한 프로세스들 및 방법들이 사용될 수 있다. 예컨대, OFDM/OFDMA 기술들에 따라 기지국들(104)과 사용자 단말들(106) 간에 신호들이 전송 및 수신될 수 있다. 이러한 경우라면, 무선 통신 시스템(100)은 OFDM/OFDMA 시스템으로 지칭될 수 있다. 대안으로, CDMA 기술들에 따라 기지국들(104)과 사용자 단말들(106) 사이에 신호들이 전송 및 수신될 수도 있다. 이러한 경우라면, 무선 통신 시스템(100)은 CDMA 시스템으로 지칭될 수 있다.
기지국(104)으로부터 사용자 단말(106)로의 송신을 용이하게 하는 통신 링크는 다운링크(DL)(108)로 지칭될 수 있고, 사용자 단말(106)로부터 기지국(104)으로의 송신을 용이하게 하는 통신 링크는 업링크(UL)(110)로 지칭될 수 있다. 대안으로, 다운링크(108)는 순방향 링크 또는 순방향 채널로 지칭될 수도 있고, 업링크(110)는 역방향 링크 또는 역방향 채널로 지칭될 수도 있다.
셀(102)은 다수의 섹터들(112)로 분할될 수 있다. 섹터(112)는 셀(102) 내의 물리적 커버리지 영역이다. 무선 통신 시스템(100) 내의 기지국들(104)은 셀(102)의 특정 섹터(112) 내에 전력의 흐름을 집중시키는 안테나들을 이용할 수도 있다. 이러한 안테나들은 지향성(directional) 안테나들로 지칭될 수 있다.
도 2는 무선 통신 시스템(100) 내에서 사용될 수 있는 무선 디바이스(202)에 이용될 수 있는 다양한 컴포넌트들을 나타낸다. 무선 디바이스(202)는 본 명세서에서 설명되는 다양한 방법들을 구현하도록 구성될 수 있는 디바이스의 일례이다. 무선 디바이스(202)는 기지국(104) 또는 사용자 단말(106)일 수 있다.
무선 디바이스(202)는 이 무선 디바이스(202)의 동작을 제어하는 프로세서(204)를 포함할 수 있다. 프로세서(204)는 또한 중앙 처리 유닛(CPU: central processing unit)으로 지칭될 수도 있다. 판독 전용 메모리(ROM: read-only memory)와 랜덤 액세스 메모리(RAM: random access memory)를 모두 포함할 수 있는 메모리(206)는 프로세서(204)에 명령들과 데이터를 제공한다. 메모리(206)의 일부는 또한 비휘발성 랜덤 액세스 메모리(NVRAM: non-volatile random access memory)를 포함할 수도 있다. 프로세서(204)는 일반적으로 메모리(206) 내에 저장된 프로그램 명령들을 기초로 논리 및 산술 연산들을 수행한다. 메모리(206) 내의 명령들은 본 명세서에서 설명되는 방법들을 구현하도록 실행 가능할 수 있다.
프로세서(204)는 하나 또는 그보다 많은 프로세서들로 구현된 처리 시스템의 컴포넌트이거나 이를 포함할 수도 있다. 하나 또는 그보다 많은 프로세서들은 범용 마이크로프로세서들, 마이크로컨트롤러들, 디지털 신호 프로세서(DSP: digital signal processor)들, 필드 프로그래밍 가능한 게이트 어레이(FPGA: field programmable gate array)들, 프로그래밍 가능한 로직 디바이스(PLD: programmable logic device)들, 제어기들, 상태 머신들, 게이티드(gated) 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 전용 하드웨어 유한 상태 머신들, 또는 정보의 계산들 또는 다른 조작들을 수행할 수 있는 임의의 다른 적당한 엔티티들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다.
처리 시스템은 또한 소프트웨어를 저장하기 위한 기계 판독 가능 매체를 포함할 수도 있다. 소프트웨어는 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어, 마이크로코드, 하드웨어 기술 언어, 또는 다른 어떤 것으로 지칭되든, 임의의 타입의 명령들을 의미하는 것으로 폭넓게 해석되어야 할 것이다. 명령들은 (예컨대, 소스 코드 포맷, 2진 코드 포맷, 실행 가능 코드 포맷, 또는 임의의 다른 적당한 코드 포맷으로) 코드를 포함할 수 있다. 명령들은 하나 또는 그보다 많은 프로세서들에 의해 실행될 때, 처리 시스템으로 하여금 본 명세서에서 설명되는 다양한 기능들을 수행하게 한다.
무선 디바이스(202)는 또한 무선 디바이스(202)와 원격 위치 간의 데이터 송신 및 수신을 가능하게 하기 위한 송신기(210) 및 수신기(212)를 포함할 수 있는 하우징(208)을 포함할 수 있다. 송신기(210) 및 수신기(212)는 트랜시버(214)로 결합될 수 있다. 안테나(216)가 하우징(208)에 부착되어 트랜시버(214)에 전기적으로 연결될 수 있다. 무선 디바이스(202)는 또한 (도시되지 않은) 다수의 송신기들, 다수의 수신기들, 다수의 트랜시버들 및/또는 다수의 안테나들을 포함할 수도 있다.
무선 디바이스(202)는 또한 트랜시버(214)에 의해 수신되는 신호들의 레벨을 검출하여 수량화(quantify)하기 위한 노력에 사용될 수 있는 신호 검출기(218)를 포함할 수 있다. 신호 검출기(218)는 이러한 신호들을 총 에너지, 심벌당 부반송파 당 에너지, 전력 스펙트럼 밀도 및 다른 신호들로서 검출할 수 있다. 무선 디바이스(202)는 또한 신호들을 처리하는데 사용하기 위한 디지털 신호 프로세서(DSP)(220)를 포함할 수 있다.
무선 디바이스(202)의 다양한 컴포넌트들은 버스 시스템(222)에 의해 함께 연결될 수 있으며, 버스 시스템(222)은 데이터 버스 외에도 전력 버스, 제어 신호 버스 및 상태 신호 버스를 포함할 수 있다.
본 개시의 특정 양상들은 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 희소 신호들로서 잘 모델링되지 않을 수도 있는 폭넓은 종류의 신호들에 대한 저 복잡도 인코더 압축을 지원한다. 먼저, 신호는 ― 예컨대, 입력 신호에 대해 절대 2차 미분 연산자를 사용함으로써 ― 시간 도메인에서 희소할 수 있거나 주파수 도메인에서 희소할 수 있는 시간 세그먼트들로 나뉠 수 있다. 다음에, 어느 도메인에서 희소성(sparsity)이 존재하는지에 따라 이러한 시간 세그먼트들 각각에 대해 서로 다른 인코딩 전략들이 적용될 수 있다.
특정 양상들에 따르면, 예컨대, 도 2로부터의 무선 디바이스(202)의 프로세서(204)에서 신호 압축 및 재구성을 위한 방법들이 구현될 수 있다. 제안된 방법들은 센서 노드들에서 전력 제약들을 갖는 센서 네트워크 애플리케이션들에 적합할 수 있다 ― 이는 저 복잡도 인코더를 제공할 수 있고, 수신기, 구체적으로는 인체 영역 네트워크들의 환경에서 엄청나게 높은 에너지/비트 소비를 하는 블루투스와 같은 라디오들에 대한 수신기로 디코더 복잡도를 떠넘길 수 있기 때문임.
예시적인 인체 영역 네트워크
본 개시의 특정 양상들은 인체 영역 네트워크(BAN)들로 구현되는 방법들을 지원할 수 있다. BAN들은 진단 목적들을 위한 지속적인 모니터링, 만성 질환(chronic ailment)들에 대한 치료들의 효과들 등과 같은 건강 관리 애플리케이션들을 위한 유망한 개념을 제시한다. 도 3은 여러 개의 포착 회로들(302, 304, 306, 308)을 포함할 수 있는 BAN(300)의 일례를 나타낸다. 각각의 포착 회로는 하나 또는 그보다 많은 바이탈 생물 물리학적 신호들을 감지하고 이들을 처리 목적들을 위해 (예컨대, 무선 채널을 통해) 애그리게이터(수신기)(310)에 전달하는 무선 센서를 포함할 수 있다. 한 양상에서, 애그리게이터(310)는 도 1로부터의 액세스 포인트들(104)과 동일한 또는 유사한 기능을 가질 수 있다.
따라서 BAN(300)은 다양한 무선 노드들(즉, 포착 회로들 및 애그리게이터)이 예컨대, 직교 다중화 방식이나 단일 반송파 송신을 사용하여 통신하는 무선 통신 시스템으로서 제시(view)될 수 있다. 애그리게이터(310)는 모바일 핸드셋, 무선 시계, 헤드셋, 모니터링 디바이스 또는 개인용 데이터 보조기기(PDA: Personal Data Assistant)일 수 있고, 도 1로부터의 모바일 디바이스(106) 및/또는 도 2로부터의 무선 디바이스(202)와 동일한 또는 유사한 기능을 가질 수 있다.
도 3에 예시된 바와 같이, 한 양상에서 포착 회로(302)는 이어(ear) 광혈량측정기(PPG) 센서에 대응할 수 있고, 포착 회로(304)는 핑거 PPG 센서에 대응할 수 있고, 포착 회로(306)는 심전도(ECG) 센서(또는 뇌전도(EEG: electroencephalogram) 센서)에 대응할 수 있고, 포착 회로(308)는 3D 가속도계(3D-Accl) 센서에 대응할 수 있다. 한 양상에서, 도 3의 포착 회로들은 압축 감지(CS: compressed sensing)에 따라 동작할 수 있으며, 여기서 포착 레이트는 포착되는 신호의 나이퀴스트 레이트보다 작을 수 있다.
본 개시의 특정 양상들에 따르면, 도 2로부터의 무선 디바이스(202)가 BAN(300) 내에서 이용될 수 있다. 무선 디바이스(202)는 애그리게이터(310)에 또는 포착 회로들(302, 304, 306, 308) 중 하나에 대응할 수 있다.
신호들의 희소성
BAN에 이용되는 센서들은 거슬리지 않고(non-intrusive) 오래 지속되는 것이 바람직할 수 있다. 인구의 큰 부분(large segment)에서 상당 비율의 만성 질환들에 대해 광혈량측정기(PPG) 및 심전도(ECG) 신호들 및/또는 활동이 감지되거나 모니터링될 수 있다. 무선 근거리 네트워크(WAN: wireless area network) 접속을 갖는 모바일 디바이스들과 BAN에서의 무선 기술들이 이러한 질환들의 진단 및 간호를 개선할 상당한 기회들이 존재할 수 있다.
펄스 옥시미터 센서들은 (SpO2로도 또한 지칭되는) 혈중 산소화, 허파들을 포함하는 폐기관계의 결정적인 지표 및 호흡의 지속적인 모니터링을 가능하게 할 수 있는 PPG 파형을 발생시킬 수 있다. 혈액은 인체 세포들의 생존 및 적절한 기능을 보장하고 세포 폐기물들을 제거하기 위해 산소, 영양소 및 화학 물질을 인체 세포들로 운반한다. SpO2는 진단, 수술, 장기(long term) 모니터링 등을 위한 임상 세팅들에 널리 사용된다. 도 4는 본 개시의 특정 양상들에 따른 시간 도메인 PPG 신호(400)의 일례를 나타낸다.
ECG는 심혈관계를 평가하기 위한 다른 중요한 바이탈 사인이다. 심장은 가장 어렵게 작동하는 신체 부위들 중 하나이며, 분당 약 6리터의 혈액을 전신에 펌핑한다. 각각의 심장 주기 동안 발생되는 전기 신호들은 ECG 신호를 형성하며 Ag/AgCl 전극 센서들에 의해 포착될 수 있다. ECG는 심장 관련 문제들을 진단하기 위한 임상 세팅들에 일상적으로 사용될 수 있으며, ECG의 지속적인 모니터링은 많은 만성 질환들의 조기 진단을 가능하게 할 수 있다. 도 5는 본 개시의 특정 양상들에 따른 시간 도메인 ECG 신호(500)의 일례를 나타낸다. 혈압(BP: blood pressure)은 엄청난 임상적 가치를 갖는 다른 바이탈 사인이다. ECG 및 PPG 신호들을 사용하여 수축기 혈압(SBP: systolic blood pressure) 및 확장기 혈압(DBP: diastolic blood pressure)이 추정될 수 있다.
특정 양상들에서, 본 명세서에서 설명된 센서들(302, 304, 306, 308) 중 하나 또는 그보다 많은 센서 및/또는 애그리게이터(310)는 압축 감지(CS)를 이용한다. CS에서, 센서들(302, 304, 306, 308)에서 포착되는 신호들, 예컨대 도 4에 예시된 PPG 신호 또는 도 5에 예시된 ECG 신호는 더 효율적인 송신 및/또는 저장을 위해 포착 동안 또는 그 이후에 압축될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 설명되는 CS 접근 방식을 사용하여 인코딩된 신호들은 애그리게이터(310)에서 디코딩될 수 있다. 일부 양상들에서는, 임의의 미세한 분해능으로 신호들을 복원하기 위해 샤논(Shannon)/나이퀴스트 샘플링 이론에 의해 제안된 것보다 상당히 더 적은 센서 샘플들이 사용될 수 있다.
예컨대, 듀레이션(T) 및 대역폭(B)의 대역 제한된 신호(x(t))의 단기 세그먼트를 고려한다. x(n)(1 ≤ n ≤ N)이 x(t)의 이산 버전을 나타낸다고 하면, Ts ≤ 1/2B가 되도록,
Figure 112013030847011-pct00001
(1)
가 된다.
나이퀴스트 샘플링 이론으로부터, Ts = 1/2B초마다 0 내지 T 사이에 균등하게 간격을 둔 적어도 N = T * 2B개의 샘플들이 존재한다면 x(t)는 재구성될 수 있다고 인식될 수 있다. 다음에, Fs = 2B는 나이퀴스트 샘플링 주파수이다. x(t)가 N개의 샘플들로부터 재구성될 수 있다는 사실은 {-B, B} 범위에서 연속 푸리에 스펙트럼(X(f))과 이산 푸리에 스펙트럼(X(ω))의 등치에 기인한다. x(n)이 샘플당 q비트로 양자화된다면, 나이퀴스트 레이트는 q * Fs이고 이산 도메인에서 6q ㏈의 동적 범위를 제공한다. 푸리에 공간에서, x는
Figure 112013030847011-pct00002
(2)
로서 표현될 수 있으며, 여기서 W는 지수들로 구성된 직교 정규 기저(orthonormal basis) 세트이고 N×N 행렬인
Figure 112013030847011-pct00003
으로서 기재될 수 있다.
CS에서, 신호 샘플들(r(n), 1 ≤ k ≤ K)은 수학적으로
Figure 112013030847011-pct00004
(3)
로서 표현될 수 있으며, 여기서 H는 K×N 행렬이다. 나이퀴스트의 경우, N 크기의 단위 행렬인 H = I N이다.
일부 양상들에서, 식(2)의 X에서
Figure 112013030847011-pct00005
보다 큰 크기를 갖는 M개의 컴포넌트들만 존재하도록, x(t)는 시간 도메인에서 많은 리던던시를 가지며, 여기서
Figure 112013030847011-pct00006
<< max(X) 그리고 M << N이다. 이 경우, W는 희소 기저로 지칭될 수 있다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 CS 패러다임에서는, 1이 희소 기저(W)와 통계적으로 비간섭적인(incoherent) K×N 차원의 감지 행렬(H)을 구성할 수 있다면, K ≥ M*log(N/M)으로 주어진 경우, 높은 확률의 어떤 작은 재구성 에러로 x를 추정하는데에는 식(3)으로부터의 K개의 샘플들만으로 충분하다. H의 엘리먼트들은 알려진 기저(W)와의 통계적 비간섭성의 제약을 충족하도록 어떤 랜덤 프로세스를 사용하여 생성될 수 있다. (r, H, W)로부터의 신호 재구성에 대한 한 가지 접근 방식은 다음과 같이 주어지는 경사 투영 기반 희소 재구성(GPSR: gradient-projection based sparse reconstruction)이라 하는 반복적 프로세스일 수 있다:
Figure 112013030847011-pct00007
(4)
그리고
Figure 112013030847011-pct00008
(5)
식(4)의 최적화 프로세스에서, 첫 번째 항은 샘플 충실도를 실시(enforce)할 수 있고 두 번째 항은 신호 희소성을 실시할 수 있다. τ의 양은 비용 함수에서 L2-norm 및 L1-norm의 상대적 가중치를 제공하는 음이 아닌 파라미터이다. [f]i 항과 [y]i 항은 각각 벡터(f)와 벡터(y)의 i번째 엘리먼트를 나타낸다. f 항은 재구성 동안 L1-norm에 연역적 희소성 정보를 포함하기 위해 삽입되었다. 일부 양상들에서, f는 오프라인으로 추정될 수 있다. 한 양상에서, WW의 (i, j) 항(entry)이
Figure 112013030847011-pct00009
(6)
에 의해 주어지도록, 서로 다른 스케일들로 가우시안 윈도우 함수들에 의해 제한되는 시간 지원을 갖는 다양한 코사인파들로 구성된 가보(Gabor) 함수들로 간주될 수 있으며, 여기서 m, n = 0 … N-1이다. w 항은 가우시안 커널의 폭과 연관된다. 행렬(W)의 각각의 행은 그 L2-norm이 1과 같도록 정규화될 수 있다.
따라서 본 명세서에서 설명되는 CS는 희소 기저(W)의 식별을 수반하여, W와 비간섭적인 식(3)의 적절한 감지 커널(H), 및 연역적 정보를 또한 포함하는 식(4)과 같은 재구성 방안을 설계할 수 있다. 다음에, 식(5)은 N개의 샘플들 대신 K개의 샘플들로 신호를 추정하는데 사용될 수 있다. 다음에, 언더샘플링 비(USR: under sampling ratio)가 N/K로서 정의될 수 있다.
Figure 112014089051754-pct00010
가 식(4) - 식(5)에서와 같이 정의될 수 있도록, 재구성 프로세스는 반복적 접근 방식일 수 있으며, 여기서 최적화 비용 함수(f(r, H , W ))는 다양한 제약들을 (예컨대, 라그란지(Lagrange) 공식과 유사한 가중 방식으로) 실시하는 여러 개의 추가 항들로 구성될 수 있다. 함수(f)에 대한 다양한 개별 컴포넌트들은 다음을 포함할 수 있다:
ⅰ. 샘플 에러에 대한 L2 norm =
Figure 112013030847011-pct00011
ⅱ. 희소 변환(
Figure 112013030847011-pct00012
)에 대한 Lp norm =
Figure 112013030847011-pct00013
, 여기서 p≤1
ⅲ. 평활화 에러에 대한 L2 norm =
Figure 112013030847011-pct00014
, 여기서 g(r)은 샘플들(r)을 사용하여 보간된 버전이며, 보간(g)은 큐빅 스플라인(cubic spline) 기반, 처프(chirp) 기반 등일 수 있다.
송신 및 압축을 위해 주어진 종류의 신호들을 인코딩하는 것에 대한 다른 접근 방식들은 이러한 신호들을 기초로 한 학습 프로세스를 포함할 수 있다. 특정 경우들에, 학습 프로세스는 최적화 기준이
Figure 112013030847011-pct00015
보다 큰 계수들의 수(즉, M)를 최소화하는 것을 기초로 할 수 있는 최적화된 표현인 기저(W)를 제공할 수 있다. 이러한 종류의 신호들에 대해 일단 학습 프로세스가 완료되면, 입력 신호(x)는 W 투영 공간의 계수들로서 모델링될 수 있으며, 다음에 이들은 인코딩된 표현을 생성하기 위해 선택적으로 사용된다.
ECG 신호들과 같은 신호들은 개개의 신호들 사이에서뿐만 아니라, 서로 다른 시간들 사이에서도 변화할 수 있다. 예컨대, 부정맥 또는 다른 심장 질환은 ECG 신호의 상당한 변동들을 일으킬 수 있다. 이러한 변동들로 인해, 위에서 논의한 학습 프로세스는 각각의 신호에 대해 수행될 필요가 있을 수도 있으며, 하나의 신호에 대해 전개된 모델이 다른 신호에는 적절하지 않을 수도 있다. 각각의 신호에 대해 학습 프로세스를 수행하는 것은 신호들을 처리하기 위한 속도 및 효율을 감소시킬 수 있다. 학습 프로세스를 필요로 하지 않는 일반 모델을 생성하기 위한 시도들은 일반적으로 비효율적이었다.
ECG 신호들과 같은 신호들을 인코딩하는 것에 대한 또 다른 접근 방식들은 변환 도메인에서 샘플들을 취하는 것을 포함할 수 있다. 예컨대, ECG 계수가 웨이블릿 도메인에서 인코딩될 수도 있다. 이러한 인코딩은 매우 복잡할 수 있으며 큰 전력 입력을 필요로 할 수 있다.
특정 양상들에서, 본 명세서에서 설명되는 디바이스들 및/또는 본 명세서에서 설명되는 방법들을 구현하는 디바이스들은 예컨대, ECG 신호들뿐만 아니라 생체 의학 또는 BAN 환경에서 생성될 수 있는 다른 신호들도 포함하는 광범위한 신호들을 인코딩 및/또는 디코딩할 수 있다. 신호들은 학습되어 온 신호들로 한정되지 않을 수도 있고, 또한 특정 모델을 충족하는 신호들의 종류로 한정된 신호들이 아닐 수도 있다.
특정 양상들에서, 본 명세서에서 설명되는 디바이스들 및/또는 본 명세서에서 설명되는 방법들을 구현하는 디바이스들은 데이터를 처리하여, 이전에 알려진 디바이스들에 비해 감소된 전력 소비를 일으킬 수 있다. 예컨대, 본 명세서에서 설명되는 방법들 및/또는 디바이스들 중 하나 또는 그보다 많은 것이 인코딩 디바이스에서 전력을 감소시키기 위해 위에서 설명한 바와 같이 CS를 구현하는데 이용될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 설명되는 디바이스들은 이전에 알려진 디바이스들보다 낮은 복잡도를 가질 수도 있다. 이런 식으로 복잡도를 감소시키는 것은 제조 비용들, 배터리 사용 및/또는 메모리 사용을 줄일 수 있고, 효율 및 속도를 높일 수 있다. 일부 양상들에서, 데이터는 나이퀴스트 샘플링 레이트 미만의 레이트로 샘플링될 수 있고, 데이터의 압축은 상당한 손실 없이 달성될 수 있다. 예컨대, 도 4의 PPG 신호 또는 도 5의 ECG 신호는 샘플링 및/또는 압축될 수 있으며, 이후 패킷화, 저장 및/또는 전송될 수 있다. 특정 양상들은 예컨대 BAN에 이용되는 센서들의 작동 수명을 증가시키기 위해, 계산 복잡도를 엄격한 전력 요건들을 갖는 인코더에서부터 융통성 있는 전력 예산을 갖는 디코더로 전가할 수 있다.
특정 양상들에서, 본 명세서에서 설명되는 디바이스들 및/또는 본 명세서에서 설명되는 방법들을 구현하는 디바이스들은 다른 애플리케이션들 중에서도, 신호 검출/분류, 영상화, 데이터 압축 및 자기 공명 영상(MRI: Magnetic Resonance Imaging)에 관한 애플리케이션들에 사용될 수 있다. 이익들은 개선된 신호 충실도 및 우수한 인식 성능을 포함할 수 있다. 본 개시에 따른 데이터 처리는 건강 및 체력 관리 애플리케이션들을 위한 BAN(300) 내의 저 전력 센서들에 이용될 수 있다. 건강 관리 애플리케이션들에서 BAN(300)의 한 양상은 센서 전력 및 통신 레이턴시를 감소시키면서 센서들(즉, 송신기들 및/또는 인코더들)과 애그리게이터(즉, 수신기 및/또는 디코더) 사이에 신뢰성 있는 통신 링크를 제공하는 것이다. 다른 양상들에서, 이러한 이익들은 센서들(즉, 송신기 및/또는 인코더)과 원격 디바이스(즉, 수신기 및/또는 디코더), 예컨대 기지국, 셀폰, PDA 또는 컴퓨터 사이에 제공된다. 애그리게이터로부터 전송되는 신호들은 건강, 웰빙 및/또는 체력을 추적 또는 모니터링하는데 사용될 수 있다. 예컨대, 센서들(302, 304, 306, 308) 중 하나 또는 그보다 많은 센서로부터의 신호들이 애그리게이터(310)에 전송될 수 있으며, 애그리게이터(310)는 셀룰러 네트워크를 통해 이러한 신호들 또는 이러한 센서들과 연관된 정보를, 전문 의료진이 신호들을 모니터링할 수 있는 의료 시설에 전송할 수 있다. 이런 식으로, 예컨대 의사나 간호사가 센서를 착용하고 있는 개인의 임의의 비정상적인 건강 상태들을 검출할 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 방법들 및 기술들은 신호의 또는 그 안의 한 점에서의 신호의 희소성을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 위에서 설명한 바와 같이, 신호들은 W와 비간섭적인 감지 커널(H)을 사용하여 그리고 희소 기저(W)를 사용하여 인코딩될 수 있다. 일반적으로, 신호가 희소할수록, 신호가 더 많이 압축될 수 있다. 그러나 대부분의 신호들은 임의의 주어진 도메인 또는 기저에서 희소하지 않다. 그러나 뒤에 더 설명되는 바와 같이, 결정된 희소성 타입을 기초로 한 점(샘플)에서 신호의 하나 또는 그보다 많은 샘플들을 획득하는 것이 유용할 수 있다. 이런 식으로 샘플들을 획득하는 것은 폭넓은 종류의 신호들, 예컨대 시간 도메인이나 주파수 도메인에서 희소한 것으로서 잘 모델링되지 않는 신호들에 대한 저 복잡도 인코더 압축 전략을 양산할 수 있다.
예컨대, BAN(300)에서 처리 및/또는 인코딩되는 어떤 신호들은 주로 톤들 및 과도 세그먼트들로 분해될 수 있다. 이러한 신호들은 한 점에서의 신호의 희소성 타입을 그 점에서 신호의 샘플들을 획득하기 전에 결정함으로써 효과적으로 인코딩될 수 있어, 인코딩에 요구되는 시간 및 전력을 감소시킬 수 있다. 이와 같이 인코더는 미리 결정된 희소성 정보를 사용하여 샘플을 획득할 수 있다.
신호들의 저 복잡도 압축
도 6은 신호를 인코딩하기 위한 방법(600)의 한 양상을 나타낸다. 이 방법은 예컨대, 도 3으로부터의 BAN(300)의 센서들(302, 304, 306, 308)에 의해 구현될 수 있다.
단계(602)에서, 관심 신호의 샘플들이 식별될 수 있다. 위에서 논의한 바와 같이, 신호는 주로 톤들과 과도 세그먼트들로 분해될 수 있다. 추가로, 트랜스듀서에 의해 또는 많은 다른 요인들로 인해 감지 프로세스 동안 신호에 잡음이 유입될 수 있다. 샘플들은 벡터(x)로 개념화 또는 표현될 수 있다. 특정 양상들에 따르면, 신호의 샘플들은 다수의 윈도우들에서 처리될 수 있다. 따라서 일부 양상들에서, x는 신호의 주어진 윈도우에서 식별되는 샘플들을 나타낸다.
단계(602)에서 샘플들이 식별된 후, 이러한 샘플들에서의 신호의 희소성이 결정될 수 있다. 도 6에 예시된 양상에서는, x의 각각의 샘플에서의 신호가 시간 도메인에서 또는 주파수 도메인에서 희소한지 여부가 결정될 수 있다.
시간 또는 주파수 도메인의 한 점(샘플)에서 신호가 희소한지 여부를 결정하기 위해, 단계(604)에서 각각의 샘플의 절대 2차 미분(ASD: absolute second-order differential)이 계산될 수 있다. 아날로그 또는 연속 신호들인 x(t)의 경우, 절대 2차 미분은 다음과 같이 계산될 수 있다:
Figure 112013030847011-pct00016
(7)
디지털 또는 이산 신호들인 x(n)의 경우, 절대 2차 미분은 다음과 같이 계산될 수 있다:
Figure 112013030847011-pct00017
(8)
단계(606)에서, x의 샘플의 ASD가 제 1 임계치(Tsmall)와 제 2 임계치(Tlarge) 사이에 있는지 여부가 결정될 수 있다. 이러한 두 임계치들 사이에 있는 샘플들은 시간 도메인과 주파수 도메인 중 어디에서도 희소하지 않은 것으로 결정될 수 있으며, 단계(608)에서 폐기될 수 있다. x의 샘플들에 대해 적응적이 되도록, 임계치들(Tsmall, Tlarge) 중 하나 또는 둘 다 동적으로 결정될 수 있거나, 임계치들(Tsmall, Tlarge) 중 하나 또는 둘 다 연역적으로 결정될 수도 있다.
x의 샘플들의 결정된 희소성을 기초로, 샘플들은 단계(610)에서 두 세트들로 나뉠 수 있다. 위에서 논의한 바와 같이, 도 6에 예시된 방법(600)의 양상은 샘플들이 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 희소한지 여부의 결정을 포함할 수 있다. 샘플의 ASD가 Tsmall보다 작거나 같다면, 샘플은 주파수 도메인에서 희소한 것으로 결정될 수 있고 샘플은 단계(612)에서 한 세트의 톤들에 배치될 수 있다. x의 이 샘플을 주파수 도메인에서 희소한 것으로 식별된 한 세트의 톤들에 배치함으로써, 감지 행렬(H 1)이 생성될 수 있다. 예시된 양상에서, 샘플링된 톤들은 y ST로서 출력된다.
샘플의 ASD가 Tlarge보다 크거나 같다면, 샘플은 시간 도메인에서 희소한 것으로 결정될 수 있고, 샘플은 단계(614)에서 과도 세그먼트들(디랙(Dirac)들)의 샘플로서 식별될 수 있다. x의 이 샘플을 시간 도메인에서 희소한 것으로 식별된 과도 세그먼트들로 식별함으로써, 감지 행렬(H 2)이 생성될 수 있다. 예시된 양상에서, 샘플링된 과도 세그먼트들은 y SD로서 출력된다.
톤들 및/또는 과도 세그먼트들은 단계(606)에서 식별된 것보다 적은 수의 점들에서 샘플링될 수 있다. 예컨대, 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 희소한 것으로 식별된 점들의 수가 임계치보다 높은 경우, 점들 또는 샘플들의 수는 랜덤하게 선택될 수 있다. 따라서 H 1H 2 중 하나 또는 그보다 많은 감지 행렬은 랜덤하게 설계될 수 있다. 또한, 어떤 H i는 변곡점(inflection point) 샘플링 정보를 포함할 수도 있다.
단계(616)에서, 단계(610)에서 획득된 샘플들의 값들이 양자화될 수 있다. 이러한 샘플들의 위치들이 또한 양자화될 수 있다. 예시된 양상에서, 샘플링된 톤들 및 과도 세그먼트들의 값 및/또는 위치들은 신호를 인코딩하기 위해(즉, 인코딩된 데이터(618)를 획득하기 위해) 단계(616)에서 양자화될 수 있다. 샘플의 값과 위치는 임의의 수의 방식들로 표현될 수 있으며 임의의 수의 디바이스들 또는 방법들을 사용하여 양자화될 수 있다. 위치는 트레드(tread)로서 양자화될 수도 있다. 일부 양상들에서는, 샘플들의 값은 비균등 양자화 법칙을 사용하여 q비트로 각각 양자화될 수 있고, 위치들은 예컨대 이진 카운터를 사용하여 p비트로 각각 양자화될 수 있다. 양자화된 값 및/또는 위치는 송신을 위해 패킷화될 수 있다.
단계(620)에서, 양자화된 값 및/또는 양자화된 위치가 전송될 수 있다. 본 개시의 한 양상에서, 샘플의 양자화된 값 및/또는 위치 또는 이들을 나타내는 정보는 무선으로, 예컨대 애그리게이터(310)에 전송될 수 있다. 전송 전에, 샘플에서의 신호의 희소성 타입을 식별하는 헤더가 첨부될 수 있다. 한 양상에서는, 시간 도메인에서 희소한 모든 샘플들에 관한 정보 또는 데이터가 주파수 도메인에서 희소한 모든 샘플들에 관한 정보 또는 데이터 이전에 전송될 수 있고, 그 반대로도 가능하다.
센서에 의해 인코딩된 신호로부터 수신된 데이터는, 예컨대 애그리게이터(310)에 의해 또는 뒤에 더 상세히 설명될 방법(700)을 사용하여 데이터의 디코딩 및 신호의 추정을 용이하게 하는 특정한 특성들을 가질 수 있다.
위에서 논의한 바와 같이, 샘플링된 톤들 및 과도 세그먼트들은 y STy SD로서 출력될 수 있다. 이러한 샘플들을 감지하는데 사용되는 행렬들은 각각 H 1H 2일 수 있다. 이러한 샘플들의 세트는 y로서 설명될 수 있으며, 여기서:
Figure 112013030847011-pct00018
(9)
이다.
또한, 톤 주파수들은
Figure 112013030847011-pct00019
로 표현될 수 있으며, 여기서 K1은 샘플링된 톤들의 수이다. 과도 세그먼트들은
Figure 112013030847011-pct00020
로 표현될 수 있으며, 여기서 K2는 샘플링된 과도 세그먼트들의 수이다. 한 양상에서, 인코더가 획득하는 샘플들의 수는 정확한 디코딩을 보장하며,
Figure 112013030847011-pct00021
(10)
로 설명될 수 있고, 여기서 O는 차수이다.
따라서 신호 투영 공간(W)은
Figure 112013030847011-pct00022
(11)
로서 설명될 수 있으며, 여기서
Figure 112013030847011-pct00023
(12)
그리고
Figure 112013030847011-pct00024
(13)
이다. 일부 양상들에서, W T의 각각의 열은 톤 주파수 벡터를 나타낸다. 한 양상에서, W D의 각각의 열은 과도 세그먼트를 나타낸다.
이러한 특성들을 기초로, 신호 표현(x)은
Figure 112013030847011-pct00025
(14)
로부터 계산될 수 있으며, 여기서
Figure 112013030847011-pct00026
Figure 112013030847011-pct00027
(15)
로부터의 최소 제곱 추정을 사용하여 추정될 수 있다.
애그리게이터(310)는 식(9) - 식(15)을 이용하여 신호를 재구성하도록 구성될 수 있다. 애그리게이터(310)가 이용할 수 있는 방법의 한 양상이 아래에 설명된다.
도 7은 데이터를 디코딩하기 위한 방법(700)의 한 양상을 나타낸다. 이 방법은 예컨대, 도 3으로부터의 애그리게이터(310)에 의해 구현될 수 있다. 단계(702)에서, 하나 또는 그보다 많은 샘플들을 나타내는 데이터가 수신될 수 있다. 단계(704)에서, 샘플(점)에서의 신호의 희소성 타입이 결정될 수 있다. 예시된 양상에서, 샘플에서의 신호의 희소성 타입을 결정하는 것은 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서 샘플이 희소한지 여부를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 예컨대, 단계(702)에서 데이터가 수신된 샘플들은 수신된 데이터를 기초로 톤들에 대한 샘플들(ST)과 과도 세그먼트들(디랙들)에 대한 샘플들(SD)로 나뉠 수 있다. 상기한 바와 같이, 일부 양상들에서 타입은 수신된 데이터 패킷의 헤더를 사용하여 결정될 수 있다.
단계(706)에서, y ST로부터 톤 주파수들이 추정될 수 있다. 톤 주파수들은 단계(704)에서 희소한 것으로 결정된 샘플들로부터 추정될 수 있다. 단계(706)는 재구성될 신호의 추정치를 생성하는 것을 더 포함할 수 있다. 예시된 양상에서는, 추정된 톤 주파수들을 사용하여 시간 신호 추정치가 생성될 수 있다. 예컨대, 신호(x(t) 또는 x(n))를 샘플링할 때 사용된 변환의 역을 이용하여 신호가 추정될 수 있다.
단계(708)에서는, 시간 도메인에서 희소한 것으로 결정된 샘플들로부터의 데이터가 단계(706)에서 추정된 신호와 비교될 수 있다. 예시된 양상에서는, 시간 도메인에서 희소한 샘플들의 과도 세그먼트들이, 대응하는 위치들에서의 추정된 신호와 비교된다. 차가 정해진(defined) 임계치보다 더 크다면, 위치는 과도 위치로서 식별될 수 있다. 이런 식으로, 인코딩 동안 과도 세그먼트들로서 식별된 신호의 가까운 부분들은 재구성에서 제외될 수 있다.
단계(706) 및 단계(708)에서 각각 톤 주파수들 및 과도 세그먼트들이 추정된 후, 단계(710)에서 신호의 투영 공간이 추정될 수 있다. 예시된 양상에서, 추정된 톤 주파수들 및 과도 세그먼트들(디랙 위치들)을 사용하여 행렬(W)이 생성될 수 있다. 행렬(W)의 구성은 식(11) - 식(13)에 관하여 위에서 논의되었다.
예시된 양상에서, 단계(710)는 SD 및 ST 샘플 위치들을 사용하여 감지 행렬(H)을 구성하는 것을 더 포함할 수 있다. H의 구성은 식(9)에 관하여 위에서 논의되었다.
단계(712)에서는, 단계(710)에서 구성된 투영 공간 및 감지 행렬을 기초로 신호 표현(
Figure 112014089051754-pct00028
)에 대한 최소 제곱 추정치가 추정될 수 있다. 이는 예컨대, 위에서 논의한 식(15)을 풀이함으로써 달성될 수 있다.
단계(714)에서,
Figure 112014089051754-pct00029
의 추정치는 신호(
Figure 112014089051754-pct00030
)를 재구성하는데 사용될 수 있다. 이는 예컨대, 위에서 논의한 식(14)을 풀이함으로써 달성될 수 있다. 일례로, 나이퀴스트 레이트로 식별된 샘플들이 재구성될 수 있다. 이런 식으로, 무선으로 수신된 데이터를 디코딩하기 위해, 예컨대 센서에 의해 인코딩된 신호를 재구성하기 위해 방법(700)이 사용될 수 있다.
한 위치에서 샘플을 획득하기 전에 그 위치에서의 신호의 희소성 타입을 결정하는 것은 또한 주로 톤들 및 과도 세그먼트들로 분해될 수 없는 신호들에 대해 유리할 수도 있다. 이러한 신호들의 인코딩에 대해 더 일반적인 접근 방식은 위에서 설명한 장치들 및 방법들만큼 많이 신호들을 압축하지 않을 수도 있지만, 여전히 유리한 레벨의 압축을 달성하면서 더 폭넓은 종류의 신호들에 사용될 수 있다. 이런 식으로, 예컨대 뒤에 설명되는 바와 같은 장치 또는 방법은 결정된 희소성 정보를 사용하여 임의의 수의 신호들을 인코딩하는데 사용될 수 있다.
도 8은 신호를 인코딩하기 위한 방법(800)의 한 양상을 나타낸다. 이 방법은 예컨대, 도 3으로부터의 BAN(300)의 센서들(302, 304, 306, 308)에 의해 구현될 수 있다. 아래 방법이 BAN(300)으로부터의 센서들의 엘리먼트들에 관해 설명된다 하더라도, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들은 본 명세서에서 설명된 단계들 중 하나 또는 그보다 많은 단계를 구현하기 위해 다른 컴포넌트들이 사용될 수도 있음을 인식할 것이다.
단계(802)에서, 관심 신호의 점들(샘플들)이 식별될 수 있다. 한 양상에서, 신호의 샘플들은 다수의 윈도우들에서 처리될 수 있다. 단계(802)는 도 6에 예시된 단계(602)와 유사하게 수행될 수 있다.
단계(802)에서 샘플들이 식별된 후, 예컨대 샘플들의 잡음 제거(de-noise)를 위해 샘플들이 필터링될 수 있다. 도 8에 예시된 바와 같이, 단계(804)에서 유한 임펄스 응답(FIR: Finite Impulse Response) 필터를 사용함으로써 필터링이 수행될 수 있다.
단계(806)에서, 샘플들의 희소성이 결정될 수 있다. 도 8에 예시된 양상에서는, 시간 도메인에서 샘플이 희소한지 여부가 결정될 수 있다. 시간 도메인에서 샘플이 희소한지 여부를 결정하기 위해, 도 6에 예시된 단계(604)에 관해 위에서 설명한 바와 같이, 단계(806)에서 샘플의 ASD가 계산될 수 있다.
단계(808)에서는, 샘플의 ASD가 임계치, 예컨대 Tlarge보다 크거나 같은지 여부가 결정될 수 있다. ASD가 임계치보다 크거나 같다면, 샘플은 시간 도메인에서 희소한 것으로 결정될 수 있다. 일부 양상들에서는, 영역 내의 임의의 샘플의 ASD가 임계치보다 크거나 같은 것으로 결정되어, 시간 도메인에서 그 영역이 희소하다고 결정할 수 있다.
단계(810)에서는, 모든 큰 ASD 샘플 위치들 주위의 작은 윈도우가 선택될 수 있다. 이러한 윈도우들은 신호(x(t) 또는 x(n))의 과도 상태들에 대응할 수 있다. 이에 뒤따라, 단계(810)에서 선택된 윈도우에 관하여 단계(812)에서 변곡점 감지가 수행될 수 있다.
단계(814)에서는, 단계(810)에서 선택된 각각의 윈도우 내의 샘플들이 정해진 값들의 샘플들로 대체되어 잔류 신호를 형성할 수 있다. 예시된 양상에서는, 잔류 신호를 형성하기 위해 그 윈도우 내의 모든 샘플들이 0들로 대체될 수 있다. 일부 양상들에서, 그 윈도우 내의 샘플들은 범위 밖에 있는 신호 부분의 값들과 유사한 값들을 갖는 샘플들로 대체될 수 있다. 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들은 선택된 윈도우 내의 샘플들의 값들을 대체하기 위해 다른 값들이 또한 사용될 수도 있음을 인식할 것이다.
단계(816)에서는, 잔류 신호가 저역 통과 신호인지 여부가 결정될 수 있다. 잔류 신호가 저역 통과 신호가 아닌 것으로 결정된다면, 잔류 신호는 단계(818)에서 랜덤하게 샘플링될 수 있다. 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들은 랜덤 샘플링을 수행하는 다양한 방법들을 인식할 것이다.
다른 한편으로, 단계(816)에서 잔류 신호가 저역 통과 신호인 것으로 결정된다면, 단계(820)에서 잔류 신호가 예컨대, FIR 필터링을 사용하여 필터링될 수 있다. 이후, 단계(822)에서, 예컨대 저 레이트 균등 샘플링을 사용하거나 필터링된 잔류 신호를 하향 변환하여, 필터링된 잔류 신호의 데시메이션(decimation)이 수행될 수 있다.
단계(824)에서, 단계들(812, 818, 822)에서 획득된 샘플들의 계수들이 양자화될 수 있다. 이러한 샘플들의 위치들이 또한 양자화될 수 있다. 예시된 양상에서, 샘플들의 값 및/또는 위치들은 신호를 인코딩하기 위해 단계(824)에서 양자화될 수 있다. 한 양상에서, 단계(824)는 도 6에 예시된 단계(616)와 유사하게 수행될 수 있다.
단계(826)에서, 양자화된 값 및/또는 양자화된 위치가 무선으로, 예컨대 애그리게이터(310)에 전송될 수 있다. 송신 전에, 샘플의 희소성 타입을 식별하는 헤더가 첨부될 수 있다. 헤더는 샘플이 잔류 신호로부터 획득되었는지 여부, 그리고 잔류 신호가 저역 통과 신호였는지 여부를 추가로 또는 대안으로 식별할 수 있다. 한 양상에서, 시간 도메인에서 희소한 점들로부터 획득된 모든 샘플들에 관한 정보 또는 데이터가 잔류 신호로부터 획득된 모든 샘플들에 관한 정보 또는 데이터 이전에 전송되며, 그 반대로도 가능하다. 그렇지 않으면, 단계(826)는 도 6에 예시된 단계(620)와 유사하게 수행될 수도 있다.
도 9는 데이터를 디코딩하기 위한 방법(900)의 한 양상을 나타낸다. 이 방법은 예컨대, 애그리게이터(310)에 의해 구현될 수 있다. 단계(902)에서, 하나 또는 그보다 많은 샘플들을 나타내는 데이터가 수신될 수 있다. 한 양상에서, 데이터가 무선으로 수신될 수 있다. 데이터는 예컨대, 신호의 범위 내의 위치들로부터 또는 잔류 신호로부터 획득된 샘플들을 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
단계(904)에서, 샘플의 희소성 타입이 결정될 수 있다. 예시된 양상에서, 시간 도메인에서 샘플이 희소했는지 여부에 따라, 단계(904)에서 샘플이 과도 상태에 또는 대역 제한된 세그먼트에 대응하는 것으로 결정된다. 이런 식으로, 샘플들을 나타내는 데이터 또는 정보가 과도 상태들과 대역 제한된 세그먼트들 사이로 나눠질 수 있다. 일부 양상들에서는, 이와 같이 나누는 것은 수신된 데이터 패킷의 헤더를 사용하여 달성될 수 있다. 예시된 양상에서, 과도 상태들 또는 대역 제한된 세그먼트들에 대응하는 각각의 샘플의 값들은 각각의 벡터들(yd, ys)에 저장될 수 있고, 이러한 샘플들 각각의 시간 위치들은 각각의 벡터들(td, ts)에 저장될 수 있다.
예시된 양상의 단계(906)에서는, 신호의 적어도 일부를 재구성하기 위해 과도 상태들에 대응하는 샘플들의 값들 및 시간 위치들을 나타내는 벡터들이 사용될 수 있다. 한 양상에서, 신호의 재구성된 부분은 예컨대, 벡터들에 대해 스플라인 보간을 사용함으로써 획득된 과도 상태들의 재구성들을 포함할 수 있다.
단계(908)에서 예시된 양상에서, 신호의 적어도 다른 일부를 재구성하기 위해 대역 제한된 세그먼트들에 대응하는 샘플들의 값들을 나타내는 벡터 및/또는 이 샘플들의 시간 위치들을 나타내는 벡터가 사용될 수 있다. 신호의 이러한 재구성된 부분은 대역 제한된 세그먼트들의 재구성들을 포함할 수 있다. 균등하게 샘플링되었던 점들 또는 샘플들의 경우, 대역 제한된 세그먼트들은 값들의 벡터에 대해 샤논 보간을 사용하여 재구성될 수 있다. 랜덤하게 샘플링되었던 점들 또는 샘플들의 경우, 대역 제한된 세그먼트들은 값들의 벡터 및 위치들의 벡터에 대해 희소 재구성을 사용하여 재구성될 수 있다. 한 양상에서, 점들 또는 샘플들이 랜덤하게 샘플링되었는지 아니면 균등하게 샘플링되었는지를 결정하기 위해, 수신된 데이터 패킷의 헤더가 사용될 수 있다. 일부 양상들에서, 점들 또는 샘플들이 랜덤하게 샘플링되었는지 아니면 균등하게 샘플링되었는지를 결정하기 위해 점들의 위치들이 비교될 수 있다.
단계(910)에서는, 단계들(906, 908)에서 획득된 추정치들 또는 재구성들이 신호의 재구성으로 결합될 수 있다. 일례로, 나이퀴스트 레이트로 식별된 샘플들이 재구성될 수 있다. 이런 식으로, 무선으로 수신된 데이터를 디코딩하기 위해, 예컨대 BAN(300)의 센서들에 의해 인코딩된 신호를 재구성하기 위해 방법(900)이 사용될 수 있다.
도 10은 본 명세서에서 설명된 방법들을 구현할 수 있는 감지 회로에서(또는 재구성 회로)에서 처리 시스템(1000)에 대한 하드웨어 구성의 일례를 나타낸다. 이 예에서, 처리 시스템(1000)은 일반적으로 버스(1002)로 제시된 버스 아키텍처로 구현될 수 있다. 버스(1002)는 처리 시스템(1000)의 특정 애플리케이션 및 전체 설계 제약들에 따라 임의의 수의 상호 접속 버스들 및 브리지들을 포함할 수 있다. 버스(1002)는 프로세서(1004), 컴퓨터 판독 가능 매체(1006), 및 버스 인터페이스(1008)를 포함하는 다양한 회로들을 서로 링크한다. 버스 인터페이스(1008)는 무엇보다도 네트워크 어댑터(1010)를 버스(1002)를 통해 처리 시스템(1000)에 접속하는데 사용될 수 있다. 네트워크 어댑터(1010)는 PHY 계층의 신호 처리 기능들을 구현하는데 사용될 수 있다. 버스 인터페이스(1008)를 통해 사용자 인터페이스(1012)(예컨대, 키패드, 디스플레이, 마우스, 조이스틱 등)가 또한 버스에 접속될 수 있다. 버스(1002)는 또한 타이밍 소스들, 주변 장치들, 전압 조정기들, 전력 관리 회로들 등과 같은 다양한 다른 회로들을 링크할 수 있는데, 이들은 해당 기술분야에 잘 알려져 있으며, 따라서 더 이상 설명되지 않을 것이다.
프로세서(1004)는 컴퓨터 판독 가능 매체(1006)에 저장된 소프트웨어의 실행을 포함하여, 버스의 관리 및 일반 처리를 담당할 수 있다. 프로세서(1004)는 하나 또는 그보다 많은 범용 및/또는 특수 목적 프로세서들로 구현될 수 있다. 예들은 마이크로프로세서들, 마이크로제어기들, 디지털 신호 프로세서(DSP)들, 필드 프로그래밍 가능한 게이트 어레이(FPGA)들, 프로그래밍 가능한 로직 디바이스(PLD)들, 상태 머신들, 게이티드 로직, 이산 하드웨어 회로들, 본 개시 전반에 걸쳐 설명된 다양한 기능을 수행하도록 구성된 다른 적당한 하드웨어를 포함한다.
처리 시스템(1000) 내의 하나 또는 그보다 많은 프로세서들은 소프트웨어를 실행할 수 있다. 소프트웨어는 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어, 마이크로코드, 하드웨어 기술 언어 또는 다른 식으로 지칭되든지 간에, 명령들, 명령 세트들, 코드, 코드 세그먼트들, 프로그램 코드, 프로그램들, 서브프로그램들, 소프트웨어 모듈들, 애플리케이션들, 소프트웨어 애플리케이션들, 소프트웨어 패키지들, 루틴들, 서브루틴들, 객체들, 실행 파일들(executables), 실행 스레드들, 프로시저들, 함수들 등을 의미하는 것으로 넓게 해석되어야 할 것이다.
소프트웨어는 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 상주할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 예로서 자기 저장 디바이스(예컨대, 하드 디스크, 플로피 디스크, 자기 스트립), 광 디스크(예컨대, 콤팩트 디스크(CD: compact disk), 디지털 다기능 디스크(DVD: digital versatile disk)), 스마트 카드, 플래시 메모리 디바이스(예컨대, 카드, 스틱, 키 드라이브), 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 프로그래밍 가능한 ROM(PROM: programmable ROM), 소거 가능한 PROM(EPROM: erasable PROM), 전기적으로 소거 가능한 PROM(EEPROM: electrically erasable PROM), 레지스터, 착탈식 디스크, 반송파, 송신 라인, 또는 소프트웨어를 저장 또는 전송하기 위한 임의의 다른 적당한 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 처리 시스템에 상주하거나, 처리 시스템 외부에 있거나, 처리 시스템을 포함하는 다수의 엔티티들에 걸쳐 분산될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터 프로그램 물건으로 구현될 수 있다. 예로서, 컴퓨터 프로그램 물건은 패키징 재료들에 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함할 수도 있다.
도 10에 예시된 하드웨어 구현에서, 컴퓨터 판독 가능 매체(1006)는 프로세서(1004)와는 별개인 처리 시스템(1000)의 일부로서 예시된다. 그러나 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들이 쉽게 인식하는 바와 같이, 컴퓨터 판독 가능 매체(1006) 또는 그의 임의의 부분은 처리 시스템(1000) 외부에 있을 수도 있다. 예로서, 컴퓨터 판독 가능 매체(1006)는 송신 라인, 데이터에 의해 변조된 반송파, 및/또는 무선 노드와 별개인 컴퓨터 물건을 포함할 수 있으며, 이들 모두 버스 인터페이스(1008)를 통해 프로세서(1004)에 의해 액세스될 수 있다. 대안으로 또는 추가로, 컴퓨터 판독 가능 매체(1006) 또는 그의 임의의 부분은 캐시 및/또는 일반적인 레지스터 파일들의 경우와 같이, 프로세서(1004)에 통합될 수 있다.
도 11은 본 개시의 한 양상에 따른 장치(1100)의 기능을 나타내는 예시적인 도면이다. 장치(1100)의 모듈들은 예컨대, 도 8로부터의 방법(800)의 동작들을 수행할 수 있다. 장치(1100)는 신호의 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 검출하기 위한 모듈(1102), 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 기초로 신호의 잔류 세그먼트를 추정하기 위한 모듈(1104), 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 인코딩하기 위한 모듈(1106), 잔류 세그먼트를 인코딩하기 위한 모듈(1108), 및 인코딩된 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들 및 인코딩된 잔류 세그먼트를 전송하기 위한 모듈(1110)을 포함할 수 있다.
도 12는 본 개시의 특정 양상들에 따른 시스템의 송신기 디바이스에서(예컨대, 도 3으로부터의 센서들(302, 304, 306, 308) 중 하나, 도 10으로부터의 처리 시스템(1000), 또는 도 11로부터의 장치(1100)에서) 수행될 수 있는 신호 압축을 위한 예시적인 동작들(1200)을 나타낸다. 1202에서, 송신기 디바이스는 신호의 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 검출할 수 있다. 1204에서, 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 기초로 신호의 잔류 세그먼트가 추정될 수 있다. 1206에서, 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들이 인코딩될 수 있다. 1208에서, 잔류 세그먼트가 인코딩될 수 있다. 1210에서, 송신기 디바이스가 인코딩된 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들 및 인코딩된 잔류 세그먼트를 수신기 디바이스에(예컨대, 애그리게이터(310)에) 전송할 수 있다.
도 13은 본 개시의 한 양상에 따른 장치(1300)의 기능을 나타내는 예시적인 도면이다. 장치(1300)의 모듈들은 예컨대, 도 9로부터의 방법(900)의 동작들을 수행할 수 있다. 장치(1300)는 신호의 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들에 대응하는 제 1 세트의 샘플들 및 신호의 하나 또는 그보다 많은 대역 제한된 세그먼트들에 대응하는 제 2 세트의 샘플들을 갖는 신호를 수신하기 위한 모듈(1302), 및 제 1 세트의 샘플들 및 제 2 세트의 샘플들에 적어도 부분적으로 기초하여 다른 장치로부터 전송된 신호의 한 버전을 재구성하기 위한 모듈(1304)을 포함할 수 있다.
도 14는 본 개시의 특정 양상들에 따른 시스템의 수신 디바이스에서(예컨대, 도 3으로부터의 애그리게이터(310), 도 10으로부터의 처리 시스템(1000), 또는 도 13으로부터의 장치(1300)에서) 수행될 수 있는 신호 재구성을 위한 예시적인 동작들(1400)을 나타낸다. 1402에서, 디바이스가 신호의 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들에 대응하는 제 1 세트의 샘플들 및 신호의 하나 또는 그보다 많은 대역 제한된 세그먼트들에 대응하는 제 2 세트의 샘플들을 갖는 신호를 수신할 수 있다. 1404에서, 제 1 세트의 샘플들 및 제 2 세트의 샘플들에 적어도 부분적으로 기초하여, 다른 장치로부터(예컨대, 도 3으로부터의 센서들(302, 304, 306, 308) 중 하나, 또는 도 11로부터의 장치(1100)로부터) 전송된 신호의 한 버전이 재구성될 수 있다.
위에서 설명된 방법들의 다양한 동작들은 대응하는 기능들을 수행할 수 있는 임의의 적당한 수단에 의해 수행될 수 있다. 이러한 수단은 회로, 주문형 집적 회로(ASIC: application specific integrated circuit) 또는 프로세서를 포함하지만 이에 한정된 것은 아닌 다양한 하드웨어 및/또는 소프트웨어 컴포넌트(들) 및/또는 모듈(들)을 포함할 수 있다. 일반적으로, 도면들에 예시된 동작들이 존재하는 경우, 이러한 동작들은 유사한 번호를 가진 대응하는 상대 수단 및 기능 컴포넌트들을 가질 수 있다. 예컨대, 도 12와 도 14에 예시된 동작들(1200, 1400)은 도 12a와 도 14a에 예시된 컴포넌트들(1200A, 1400A)에 대응한다.
예컨대, 검출하기 위한 수단은 주문형 집적 회로, 예컨대 도 2로부터의 무선 디바이스(202)의 프로세서(204), 도 10으로부터의 프로세서(1004), 또는 도 11로부터의 모듈(1102)을 포함할 수 있다. 추정하기 위한 수단은 주문형 집적 회로, 예컨대 프로세서(204), 프로세서(1004), 또는 도 11로부터의 모듈(1104)을 포함할 수 있다. 인코딩하기 위한 수단은 인코더, 예컨대 프로세서(204), 프로세서(1004), 도 11로부터의 모듈(1106), 또는 도 11로부터의 모듈(1108)을 포함할 수 있다. 전송하기 위한 수단은 송신기, 예컨대 도 2로부터의 무선 디바이스(202)의 송신기(210), 도 10으로부터의 사용자 인터페이스(1012), 또는 도 11로부터의 모듈(1110)을 포함할 수 있다. 적용하기 위한 수단은 주문형 집적 회로, 예컨대 프로세서(204), 프로세서(1004), 또는 모듈(1102)을 포함할 수 있다. 식별하기 위한 수단은 주문형 집적 회로, 예컨대 프로세서(204), 프로세서(1004) 또는 모듈(1102)을 포함할 수 있다. 선택하기 위한 수단은 주문형 집적 회로, 예컨대 프로세서(204), 프로세서(1004) 또는 모듈(1102)을 포함할 수 있다. 대체하기 위한 수단은 주문형 집적 회로, 예컨대 프로세서(204), 프로세서(1004) 또는 모듈(1104)을 포함할 수 있다. 수행하기 위한 수단은 주문형 집적 회로, 예컨대 프로세서(204), 프로세서(1004) 또는 모듈(1108)을 포함할 수 있다. 결정하기 위한 수단은 주문형 집적 회로, 예컨대 프로세서(204), 프로세서(1004), 모듈(1108), 또는 도 13으로부터의 모듈(1304)을 포함할 수 있다. 필터링하기 위한 수단은 필터, 예컨대 프로세서(204) 또는 프로세서(1004)를 포함할 수 있다. 수신하기 위한 수단은 수신기, 예컨대 도 2로부터의 무선 디바이스(202)의 수신기(212), 도 10으로부터의 사용자 인터페이스(1012), 또는 도 13으로부터의 모듈(1302)을 포함할 수 있다. 재구성하기 위한 수단은 주문형 집적 회로, 예컨대 프로세서(204), 프로세서(1004) 또는 모듈(1304)을 포함할 수 있다. 결합하기 위한 수단은 주문형 집적 회로, 예컨대 프로세서(204), 프로세서(1004), 또는 모듈(1304)을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 사용된 바와 같이, "결정"이라는 용어는 광범위한 동작들을 포괄한다. 예컨대, "결정"은 계산, 컴퓨팅, 처리, 도출, 연구, 조사(예컨대, 표, 데이터베이스 또는 다른 데이터 구조의 조사), 확인 등을 포함할 수 있다. 또한, "결정"은 수신(예컨대, 정보의 수신), 액세스(예컨대, 메모리 내의 데이터에 액세스) 등을 포함할 수 있다. 또한, "결정"은 해결, 선택, 선출, 설정 등을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 사용된 바와 같이, 항목들의 리스트 "중 적어도 하나"를 의미하는 구절은 단일 멤버들을 포함하여 이러한 항목들의 임의의 조합을 의미한다. 일례로, "a, b 또는 c 중 적어도 하나"는 a, b, c, a-b, a-c, b-c 그리고 a-b-c를 커버하는 것으로 의도된다.
본 개시와 관련하여 설명된 다양한 예시적인 로직 블록들, 모듈들 및 회로들은 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 주문형 집적 회로(ASIC), 필드 프로그래밍 가능한 게이트 어레이(FPGA) 또는 다른 프로그래밍 가능한 로직 디바이스(PLD), 이산 게이트 또는 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본 명세서에서 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 이들의 임의의 조합으로 구현 또는 수행될 수 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안으로 프로세서는 임의의 상업적으로 사용 가능한 프로세서, 제어기, 마이크로컨트롤러 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예컨대 DSP와 마이크로프로세서의 조합, 다수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 연결된 하나 또는 그보다 많은 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 이러한 구성으로서 구현될 수도 있다.
본 개시와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 직접 하드웨어로, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로, 또는 이 둘의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 해당 기술분야에 공지된 임의의 형태의 저장 매체에 상주할 수 있다. 사용될 수 있는 저장 매체들의 일부 예들은 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 플래시 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터들, 하드디스크, 착탈식 디스크, CD-ROM 등을 포함한다. 소프트웨어 모듈은 단일 명령 또는 다수의 명령들을 포함할 수 있으며, 여러 개의 서로 다른 코드 세그먼트들에 걸쳐, 서로 다른 프로그램들 사이에, 그리고 다수의 저장 매체들에 걸쳐 분산될 수도 있다. 저장 매체는 프로세서가 저장 매체로부터 정보를 읽고 저장 매체에 정보를 기록할 수 있도록 프로세서에 연결될 수 있다. 대안으로, 저장 매체는 프로세서에 통합될 수도 있다.
본 명세서에 개시된 방법들은 설명된 방법을 달성하기 위한 하나 또는 그보다 많은 단계들 또는 동작들을 포함한다. 방법 단계들 및/또는 동작들은 청구항들의 범위를 벗어나지 않으면서 서로 교환될 수 있다. 즉, 단계들 또는 동작들의 특정 순서가 명시되지 않는 한, 특정 단계들 및/또는 동작들의 순서 및/또는 사용은 청구항들의 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있다.
설명된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어로 구현된다면, 기능들은 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 하나 또는 그보다 많은 명령들 또는 코드로서 저장되거나 이를 통해 전송될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 한 장소에서 다른 장소로 컴퓨터 프로그램의 전달을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체와 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함한다. 저장 매체는 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 임의의 이용 가능한 매체일 수 있다. 한정이 아닌 예시로, 이러한 컴퓨터 판독 가능 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM이나 다른 광 디스크 저장소, 자기 디스크 저장소 또는 다른 자기 저장 디바이스들, 또는 명령들이나 데이터 구조들의 형태로 원하는 프로그램 코드를 전달하거나 저장하는데 사용될 수 있으며 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 접속이 컴퓨터 판독 가능 매체로 적절히 지칭된다. 예컨대, 소프트웨어가 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬임 쌍선, 디지털 가입자 회선(DSL: digital subscriber line), 또는 적외선(IR: infrared), 라디오 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 이용하여 웹사이트, 서버 또는 다른 원격 소스로부터 전송된다면, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬임 쌍선, DSL, 또는 적외선, 라디오 및 마이크로파와 같은 무선 기술들이 전송 매체의 정의에 포함된다. 본 명세서에서 사용된 것과 같은 디스크(disk 및 disc)는 콤팩트 디스크(CD: compact disc), 레이저 디스크(laser disc), 광 디스크(optical disc), 디지털 다기능 디스크(DVD: digital versatile disc), 플로피 디스크(floppy disk) 및 블루레이
Figure 112014089051754-pct00031
디스크(Blu-ray
Figure 112014089051754-pct00032
disc)를 포함하며, 여기서 디스크(disk)들은 통상적으로 데이터를 자기적으로 재생하는 한편, 디스크(disc)들은 데이터를 레이저들에 의해 광학적으로 재생한다. 따라서 일부 양상들에서, 컴퓨터 판독 가능 매체는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(예컨대, 유형 매체)를 포함할 수 있다. 또한, 다른 양상들의 경우에 컴퓨터 판독 가능 매체는 일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(예컨대, 신호)를 포함할 수 있다. 상기의 조합들은 또한 컴퓨터 판독 가능 매체의 범위 내에 포함되어야 한다.
따라서 특정 양상들은 본 명세서에서 제시된 동작들을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램 물건을 포함할 수 있다. 예컨대, 이러한 컴퓨터 프로그램 물건은 명령들이 저장(및/또는 인코딩)된 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함할 수 있고, 명령들은 본 명세서에서 설명된 동작들을 수행하도록 하나 또는 그보다 많은 프로세서들에 의해 실행 가능하다. 특정 양상들의 경우, 컴퓨터 프로그램 물건은 패키징 재료를 포함할 수 있다.
소프트웨어 또는 명령들은 또한 전송 매체를 통해 전송될 수도 있다. 예컨대, 소프트웨어가 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬임 쌍선, 디지털 가입자 회선(DSL), 또는 적외선, 라디오 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 이용하여 웹사이트, 서버 또는 다른 원격 소스로부터 전송된다면, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬임 쌍선, DSL, 또는 적외선, 라디오 및 마이크로파와 같은 무선 기술들이 전송 매체의 정의에 포함된다.
또한, 본 명세서에서 설명된 방법들 및 기술들을 수행하기 위한 모듈들 및/또는 다른 적절한 수단은 적용 가능한 경우에 사용자 단말 및/또는 기지국에 의해 다운로드 및/또는 아니면 획득될 수 있는 것으로 인식되어야 한다. 예컨대, 이러한 디바이스는 서버에 연결되어 본 명세서에서 설명된 방법들을 수행하기 위한 수단의 전달을 용이하게 할 수 있다. 대안으로, 본 명세서에서 설명된 다양한 방법들은 사용자 단말 및/또는 기지국이 저장 수단을 디바이스에 연결 또는 제공할 때 다양한 방법들을 얻을 수 있도록, 저장 수단(예컨대, RAM, ROM, 콤팩트 디스크(CD)나 플로피 디스크와 같은 물리적 저장 매체 등)을 통해 제공될 수 있다. 더욱이, 본 명세서에서 설명된 방법들 및 기술들을 디바이스에 제공하기 위한 임의의 다른 적당한 기술이 이용될 수 있다.
청구항들은 위에서 예시된 정확한 구성 및 컴포넌트들로 한정되지는 않는 것으로 이해되어야 한다. 위에서 설명된 방법들 및 장치들의 배치, 동작 및 세부 사항들에 대해 청구항들의 범위를 벗어나지 않으면서 다양한 변형들, 변경들 및 개조들이 이루어질 수 있다.
본 개시의 무선 디바이스는 무선 디바이스에 의해 전송되거나 무선 디바이스에서 수신되는 신호들에 기반한 기능들을 수행하는 다양한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 무선 디바이스는 또한 착용식(wearable) 무선 디바이스를 의미할 수도 있다. 일부 양상들에서, 착용식 무선 디바이스는 무선 헤드셋 또는 무선 시계를 포함할 수 있다. 예컨대, 무선 헤드셋은 수신기를 통해 수신된 데이터에 기반한 오디오 출력을 제공하도록 적응된 트랜스듀서를 포함할 수 있다. 무선 시계는 수신기를 통해 수신된 데이터에 기반한 표시를 제공하도록 적응된 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다. 무선 감지 디바이스는 송신기를 통해 전송될 데이터를 제공하도록 적응된 센서를 포함할 수 있다.
무선 디바이스는 임의의 적당한 무선 통신 기술을 기반으로 하거나 아니면 이러한 기술을 지원하는 하나 또는 그보다 많은 무선 통신 링크를 통해 통신할 수 있다. 예컨대, 일부 양상들에서 무선 디바이스는 네트워크와 연관될 수 있다. 일부 양상들에서, 네트워크는 초광대역 기술 또는 다른 어떤 적당한 기술을 이용하여 구현되는 (예컨대, 30미터 정도의 무선 커버리지 영역을 지원하는) 개인 영역 네트워크 또는 (예컨대, 10미터 정도의 무선 커버리지 영역을 지원하는) 인체 영역 네트워크를 포함할 수 있다. 일부 양상들에서, 네트워크는 근거리 네트워크 또는 광역 네트워크를 포함할 수 있다. 무선 디바이스는 예컨대 CDMA, TDMA, OFDM, OFDMA, WiMAX 및 Wi-Fi와 같은 다양한 무선 통신 기술들, 프로토콜들 또는 표준들 중 하나 또는 그보다 많은 것을 지원하거나 아니면 사용할 수 있다. 마찬가지로, 무선 디바이스는 다양한 대응 변조 또는 다중화 방식들 중 하나 또는 그보다 많은 방식을 지원하거나 아니면 사용할 수 있다. 따라서 무선 디바이스는 상기 또는 다른 무선 통신 기술들을 사용하여 하나 또는 그보다 많은 무선 통신 링크들을 구축하고 이를 통해 통신하도록 적절한 컴포넌트들(예컨대, 에어 인터페이스들)을 포함할 수 있다. 예컨대, 디바이스는 무선 매체를 통한 통신을 용이하게 하는 다양한 컴포넌트들(예컨대, 신호 발생기들 및 신호 프로세서들)을 포함할 수 있는 연관된 송신기 및 수신기 컴포넌트들(예컨대, 송신기(210) 및 수신기(212))을 구비한 무선 트랜시버를 포함할 수 있다.
본 명세서의 사상들은 다양한 장치들(예컨대, 디바이스들)로 통합(예컨대, 다양한 장치들 내에 구현되거나 다양한 장치들에 의해 수행)될 수 있다. 예컨대, 본 명세서에 교시된 하나 또는 그보다 많은 양상들은 전화기(예컨대, 셀룰러폰), 개인용 데이터 보조기기("PDA") 또는 소위 스마트폰, 엔터테인먼트 디바이스(예컨대, 음악 및 비디오 플레이어들을 포함하는 휴대형 미디어 디바이스), 헤드셋(예컨대, 헤드폰들, 이어피스(earpiece) 등), 마이크로폰, 의료 감지 디바이스(예컨대, 바이오메트릭 센서, 심박계, 보도계(pedometer), EKG 디바이스, 스마트 밴드 등), 사용자 I/O 디바이스(예컨대, 시계, 원격 제어, 조명 스위치, 키보드, 마우스 등), 환경 감지 디바이스(예컨대, 타이어 공기압 모니터), 의료 또는 환경 감지 디바이스로부터 데이터를 수신할 수 있는 모니터링 디바이스(예컨대, 데스크톱, 모바일 컴퓨터 등), 현장 치료(point-of-care) 디바이스, 보청기, 셋톱박스 또는 임의의 다른 적당한 디바이스로 통합될 수 있다. 모니터링 디바이스는 또한 네트워크와의 접속을 통해 다른 감지 디바이스들로부터의 데이터에 액세스할 수도 있다.
이러한 디바이스들은 서로 다른 전력 및 데이터 요건들을 가질 수 있다. 일부 양상들에서, 본 명세서의 사상들은 (예컨대, 임펄스 기반 시그널링 방식 및 저 듀티 사이클 모드들의 사용을 통해) 저 전력 애플리케이션들에서의 사용을 위해 적응될 수도 있고, (예컨대, 고 대역폭 펄스들의 사용을 통해) 비교적 높은 데이터 레이트들을 포함하는 다양한 데이터 레이트들을 지원할 수도 있다.
일부 양상들에서, 무선 디바이스는 통신 시스템에 대한 액세스 디바이스(예컨대, 액세스 포인트)를 포함할 수 있다. 이러한 액세스 디바이스는 예컨대 유선 또는 무선 통신 링크를 통해 다른 네트워크(예컨대, 셀룰러 네트워크나 인터넷과 같은 광역 네트워크)에 대한 접속성을 제공할 수 있다. 따라서 액세스 디바이스는 다른 디바이스(예컨대, 무선국)가 다른 네트워크나 다른 어떤 기능에 액세스 가능하게 할 수 있다. 또한, 디바이스들 중 하나 또는 둘 다 휴대형일 수도 있거나, 어떤 경우들에는 상대적으로 비-휴대형일 수도 있다고 인식되어야 한다. 또한, 무선 디바이스 또한 적절한 통신 인터페이스를 통해 비-무선 방식으로(예컨대, 유선 접속을 통해) 정보를 전송 및/또는 수신하는 것이 가능할 수도 있다고 인식되어야 한다.
이상은 본 개시의 양상들에 관한 것이지만, 본 개시의 기본 범위를 벗어나지 않으면서 본 개시의 다른 그리고 추가 양상들이 안출될 수 있으며, 그 범위는 다음의 청구항들에 의해 결정된다.

Claims (57)

  1. 통신을 위한 방법(1200)으로서,
    신호에 2차 미분을 적용함으로써 상기 신호의 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 검출하는 단계(1202);
    상기 신호에서, 상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들의 샘플들을 값들로 대체함으로써 상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들에 기초하여 상기 신호의 잔류 세그먼트를 추정하는 단계(1204) ― 상기 값들은 모두 0임 ―;
    상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 인코딩하는 단계(1206);
    상기 잔류 세그먼트를 인코딩하는 단계(1208); 및
    인코딩된 상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들 및 인코딩된 상기 잔류 세그먼트를 전송하는 단계(1210)
    를 포함하는,
    통신을 위한 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    임계치보다 큰 2차 미분 값을 갖는 상기 신호의 적어도 하나의 샘플을 식별하는 단계; 및
    상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 검출하기 위해 상기 적어도 하나의 샘플 각각의 주위에서 상기 신호의 샘플들의 윈도우를 선택하는 단계
    를 더 포함하는,
    통신을 위한 방법.
  4. 통신을 위한 장치(1100)로서,
    신호에 2차 미분을 적용함으로써 상기 신호의 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 검출하기 위한 수단(1102);
    상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들에 기초하여 상기 신호의 잔류 세그먼트를 추정하기 위한 수단(1104);
    상기 신호에서, 상기 잔류 세그먼트를 추정하기 위해 상기 과도 세그먼트들의 샘플들을 값들로 대체하기 위한 수단 ― 상기 값들은 모두 0임 ―;
    상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 인코딩하기 위한 수단(1106);
    상기 잔류 세그먼트를 인코딩하기 위한 수단(1108); 및
    인코딩된 상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들 및 인코딩된 상기 잔류 세그먼트를 전송하기 위한 수단(1110)
    을 포함하는,
    통신을 위한 장치.
  5. 삭제
  6. 제 4 항에 있어서,
    임계치보다 큰 2차 미분 값을 갖는 상기 신호의 적어도 하나의 샘플을 식별하기 위한 수단; 및
    상기 하나 또는 그보다 많은 과도 세그먼트들을 검출하기 위해 상기 적어도 하나의 샘플 각각의 주위에서 상기 신호의 샘플들의 윈도우를 선택하기 위한 수단
    을 더 포함하는,
    통신을 위한 장치.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 통신을 위한 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
    컴퓨터 상에서 동작할 때에 제 1 항 또는 제 3 항에 따른 방법을 수행하도록 실행가능한 명령들을 포함하는,
    통신을 위한 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  16. 삭제
  17. 삭제
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 삭제
  21. 삭제
  22. 삭제
  23. 삭제
  24. 삭제
  25. 삭제
  26. 삭제
  27. 삭제
  28. 삭제
  29. 삭제
  30. 삭제
  31. 삭제
  32. 삭제
  33. 삭제
  34. 삭제
  35. 삭제
  36. 삭제
  37. 삭제
  38. 삭제
  39. 삭제
  40. 삭제
  41. 삭제
  42. 삭제
  43. 삭제
  44. 삭제
  45. 삭제
  46. 삭제
  47. 삭제
  48. 삭제
  49. 삭제
  50. 삭제
  51. 삭제
  52. 삭제
  53. 삭제
  54. 삭제
  55. 삭제
  56. 삭제
  57. 삭제
KR1020137009075A 2010-09-10 2011-09-09 신호들의 저 복잡도 압축을 위한 방법 및 장치 KR101528541B1 (ko)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US38169210P 2010-09-10 2010-09-10
US61/381,692 2010-09-10
US13/221,633 2011-08-30
US13/221,633 US9136980B2 (en) 2010-09-10 2011-08-30 Method and apparatus for low complexity compression of signals
PCT/US2011/050980 WO2012034006A1 (en) 2010-09-10 2011-09-09 Method and apparatus for low complexity compression of signals

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20130060317A KR20130060317A (ko) 2013-06-07
KR101528541B1 true KR101528541B1 (ko) 2015-06-12

Family

ID=44652036

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020137009075A KR101528541B1 (ko) 2010-09-10 2011-09-09 신호들의 저 복잡도 압축을 위한 방법 및 장치

Country Status (5)

Country Link
US (2) US9136980B2 (ko)
JP (1) JP5735110B2 (ko)
KR (1) KR101528541B1 (ko)
CN (1) CN103168425B (ko)
WO (1) WO2012034006A1 (ko)

Families Citing this family (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9075446B2 (en) 2010-03-15 2015-07-07 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for processing and reconstructing data
US9136980B2 (en) * 2010-09-10 2015-09-15 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for low complexity compression of signals
WO2012128897A2 (en) * 2011-02-25 2012-09-27 California Insitute Of Technology Systems and methods for acquiring and decoding signals using compressed sensing
CN103457614B (zh) 2012-05-31 2016-09-28 国际商业机器公司 射频单元、基带处理单元和基站系统
DE102012210827B4 (de) * 2012-06-26 2016-01-21 Siemens Aktiengesellschaft Bestimmung einer Kommunikationslatenz in einem Magnetresonanztomographen
WO2014096501A1 (en) 2012-12-17 2014-06-26 Nokia Corporation Methods, apparatus and computer programs for obtaining data
CN104168242B (zh) 2013-05-17 2017-08-25 华为技术有限公司 基于压缩感知的ofdm信号的调制解调方法、装置及系统
KR102136836B1 (ko) * 2013-09-09 2020-08-13 삼성전자주식회사 생체 신호들을 이용하여 사용자 인증을 수행하는 착용형 기기 및 그 착용형 기기의 인증 방법
CN104702366B (zh) * 2013-12-05 2019-03-15 中兴通讯股份有限公司 一种处理无线体域网数据的方法及装置
US9276544B2 (en) 2013-12-10 2016-03-01 Apple Inc. Dynamic range control gain encoding
US9608588B2 (en) 2014-01-22 2017-03-28 Apple Inc. Dynamic range control with large look-ahead
JP6565915B2 (ja) * 2014-07-24 2019-08-28 株式会社ソシオネクスト 信号処理装置及び信号処理方法
US10057383B2 (en) 2015-01-21 2018-08-21 Microsoft Technology Licensing, Llc Sparsity estimation for data transmission
CN105022072B (zh) * 2015-05-19 2017-12-29 武汉理工大学 北斗卫星定位坐标连续时间序列的混合消噪方法
US10109288B2 (en) 2015-05-27 2018-10-23 Apple Inc. Dynamic range and peak control in audio using nonlinear filters
US10542961B2 (en) 2015-06-15 2020-01-28 The Research Foundation For The State University Of New York System and method for infrasonic cardiac monitoring
CN105978611B (zh) * 2016-05-12 2019-09-17 京信通信系统(中国)有限公司 一种频域信号压缩方法及装置
US10650621B1 (en) 2016-09-13 2020-05-12 Iocurrents, Inc. Interfacing with a vehicular controller area network
US10020930B2 (en) * 2016-11-04 2018-07-10 Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives Method of non-uniform wavelet bandpass sampling
CN106963360B (zh) * 2017-03-06 2019-12-03 四川大学 一种用于心电识别的特征矩阵设计方法
JP6505160B2 (ja) 2017-06-01 2019-04-24 本田技研工業株式会社 車両用熱交換装置
CN107743302B (zh) * 2017-10-27 2020-07-24 南京航空航天大学 基于压缩感知的速率分配和路由联合优化方法
US20200209743A1 (en) * 2018-12-31 2020-07-02 Rohm And Haas Electronic Materials Llc Composition for preparing thick film photorest, thick film photoresist, and process of preparing the same
US11620461B2 (en) 2020-02-19 2023-04-04 Pleiotek Wearable data storage and transmission device for processing sensor data
US11177027B2 (en) 2020-02-19 2021-11-16 Pleiotek Systems and methods for data processing and performing structured and configurable data compression
US11013639B1 (en) 2020-02-19 2021-05-25 Pleiotek Apparatus for processing healthcare data and storing and transmitting large amounts of data via a bandage or sticker
US11678152B2 (en) 2020-02-19 2023-06-13 Pleiotek Wearable data storage and transmission device for processing sensor data
US11264134B2 (en) 2020-02-19 2022-03-01 Pleiotek Wearable data storage and transmission device for processing sensor data
US10786395B1 (en) * 2020-02-19 2020-09-29 Pleiotek Apparatus for processing healthcare data and storing and transmitting large amounts of data via a bandage or sticker
CN111597225B (zh) * 2020-04-21 2023-10-27 杭州安脉盛智能技术有限公司 一种基于分段瞬态识别的自适应数据缩减方法
US20220035397A1 (en) * 2020-07-29 2022-02-03 Texas Instruments Incorporated Methods and Systems for Decimating Waveforms Using Second Order Derivative

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS58223927A (ja) * 1982-06-22 1983-12-26 Nec Corp デ−タ圧縮処理装置
WO2000019414A1 (en) * 1998-09-26 2000-04-06 Liquid Audio, Inc. Audio encoding apparatus and methods
JP2002010987A (ja) * 2000-06-29 2002-01-15 Takeshi Matsumura 生体情報信号処理方法と装置およびそのプログラムを記憶した記憶媒体

Family Cites Families (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS59216282A (ja) 1983-05-24 1984-12-06 Advance Res & Dev Co Ltd 生体信号処理方式
US5092341A (en) 1990-06-18 1992-03-03 Del Mar Avionics Surface ecg frequency analysis system and method based upon spectral turbulence estimation
US5355430A (en) 1991-08-12 1994-10-11 Mechatronics Holding Ag Method for encoding and decoding a human speech signal by using a set of parameters
JPH06209909A (ja) 1992-09-09 1994-08-02 Terumo Corp 心電計
WO1995013660A1 (fr) * 1993-11-09 1995-05-18 Sony Corporation Appareil de quantification, procede de quantification, codeur a haute efficacite, procede de codage a haute efficacite, decodeur, supports d'enregistrement et de codage a haute efficacite
EP0880235A1 (en) * 1996-02-08 1998-11-25 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Wide band audio signal encoder, wide band audio signal decoder, wide band audio signal encoder/decoder and wide band audio signal recording medium
JPH10161633A (ja) 1996-12-05 1998-06-19 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画素補間装置
US5886276A (en) 1997-01-16 1999-03-23 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University System and method for multiresolution scalable audio signal encoding
JPH11145846A (ja) 1997-11-06 1999-05-28 Shogo Nakamura 信号圧縮伸張装置及び方法
JP3802219B2 (ja) * 1998-02-18 2006-07-26 富士通株式会社 音声符号化装置
US7272556B1 (en) * 1998-09-23 2007-09-18 Lucent Technologies Inc. Scalable and embedded codec for speech and audio signals
JP3777054B2 (ja) 1998-09-28 2006-05-24 株式会社ナムコ サンプリング・データ圧縮システムおよびデータ圧縮方法
EP1047047B1 (en) * 1999-03-23 2005-02-02 Nippon Telegraph and Telephone Corporation Audio signal coding and decoding methods and apparatus and recording media with programs therefor
JP2001136073A (ja) 1999-11-02 2001-05-18 Sakai Yasue 圧縮方法及び装置、圧縮伸長システム、記録媒体
JP2004513557A (ja) 2000-11-03 2004-04-30 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ オーディオ信号のパラメトリック符号化方法及び装置
JP4196775B2 (ja) 2003-07-30 2008-12-17 鳴海製陶株式会社 調理器用トッププレート
US20090106030A1 (en) 2004-11-09 2009-04-23 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Method of signal encoding
JP4692388B2 (ja) 2006-05-24 2011-06-01 ソニー株式会社 データ処理装置およびデータ処理方法
JP4984983B2 (ja) * 2007-03-09 2012-07-25 富士通株式会社 符号化装置および符号化方法
PT2165328T (pt) 2007-06-11 2018-04-24 Fraunhofer Ges Forschung Codificação e descodificação de um sinal de áudio tendo uma parte do tipo impulso e uma parte estacionária
US20100246651A1 (en) 2009-03-31 2010-09-30 Qualcomm Incorporated Packet loss mitigation in transmission of biomedical signals for healthcare and fitness applications
US8718980B2 (en) 2009-09-11 2014-05-06 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for artifacts mitigation with multiple wireless sensors
US9075446B2 (en) 2010-03-15 2015-07-07 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for processing and reconstructing data
US9136980B2 (en) 2010-09-10 2015-09-15 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for low complexity compression of signals

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS58223927A (ja) * 1982-06-22 1983-12-26 Nec Corp デ−タ圧縮処理装置
WO2000019414A1 (en) * 1998-09-26 2000-04-06 Liquid Audio, Inc. Audio encoding apparatus and methods
JP2002010987A (ja) * 2000-06-29 2002-01-15 Takeshi Matsumura 生体情報信号処理方法と装置およびそのプログラムを記憶した記憶媒体

Also Published As

Publication number Publication date
US9136980B2 (en) 2015-09-15
US20150171998A1 (en) 2015-06-18
WO2012034006A1 (en) 2012-03-15
CN103168425B (zh) 2019-05-07
JP5735110B2 (ja) 2015-06-17
JP2013541890A (ja) 2013-11-14
CN103168425A (zh) 2013-06-19
US9356731B2 (en) 2016-05-31
US20120224611A1 (en) 2012-09-06
KR20130060317A (ko) 2013-06-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101528541B1 (ko) 신호들의 저 복잡도 압축을 위한 방법 및 장치
JP6038981B2 (ja) データを処理および再構成するための方法および装置
US8917798B2 (en) Method and apparatus for distributed processing for wireless sensors
KR101271577B1 (ko) 광전용적맥파(ppg)의 언더-샘플링된 포착 및 전송 및 수신기에서 풀 대역 ppg 데이터의 재구성을 위한 방법
JP6873914B2 (ja) ウェアラブルデバイスにおけるデータ圧縮のための装置および方法
CN111669409B (zh) 一种体征数据监控系统
Luo et al. A digital compressed sensing-based energy-efficient single-spot bluetooth ecg node
Balouchestani et al. Low sampling rate algorithm for wireless ECG systems based on compressed sensing theory
EP2614591A1 (en) Method and apparatus for low complexity compression of signals
Bhuyar et al. EPOWT: A denoising technique of the electrocardiography signal transmission via 5G wireless communications
Abdullah An ECG Pre-Processing Algorithm for Reliable Transmission and Recovery over an AWGN Channel
Aarthi et al. Energy Efficient Sampling approach of Compressed Sensing for Wireless Body Area Network

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
AMND Amendment
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
X091 Application refused [patent]
AMND Amendment
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180329

Year of fee payment: 4