KR20150123961A - 데이터를 프로세싱 및 재구성하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 특정 양상들은, 신호들을 양자하고, 신호들을 재구성하고 및/또는 저장 또는 전송을 위해 데이터를 인코딩 또는 디코딩하기 위한 방법에 관한 것이다. 신호의 포인트들은, 신호의 절대 증가가 임계치보다 큰 로컬 극치들 또는 포인트들로서 결정될 수 있다. 포인트들의 트레드 및 값이 양자화될 수 있고, 임의의 양자화들은 양자화들이 전송되기 전에 제거될 수 있다. 수신된 후에, 신호는 반복 프로세스를 사용하여 양자화들로부터 재구성될 수 있다.

Description

데이터를 프로세싱 및 재구성하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROCESSING AND RECONSTRUCTING DATA}
본 출원은 2010년 3월 15일자에 출원된 미국 가출원 제 61/313,949 호에 대해 35 U.S.C.§119(e) 하에서 우선권을 청구하고, 그로 인해 상기 가출원은 인용에 의해 전체가 본원에 통합된다.
본 발명의 특정 양상들은 일반적으로 신호 프로세싱에 관한 것이고, 더욱 상세하게, 전송 또는 저장을 위해 신호들을 인코딩 및 디코딩하는 방법들에 관한 것이다.
신체 영역 네트워크들(BAN들)과 같은 네트워크들은 개개인의 바이탈 사인들(vital signs)을 모니터링하기 위해 펄스 옥시미터(pulse oximeter), ECG(electrocardiogram) 센서들, 및 3D-가속도계들과 같은 무선 센서들을 사용한다. 그러한 BAN들의 성능을 개선하기 위해, BAN들 내의 무선 센서 디바이스들의 전력 소비 및/또는 복잡성을 감소시키는 것이 바람직하다. 따라서, 개개인의 바이탈 사인들을 정확히 검출 및/또는 통신할 수 있는 저전력 디바이스들에 대한 필요성이 존재한다.
특정 양상들은 데이터를 프로세싱하는 방법을 제공한다. 상기 방법은 일반적으로 신호에서 복수의 포인트들을 결정하는 단계 및 복수의 포인트들 중 하나의 포인트에서의 양자화된 신호 값 및 하나의 포인트에서의 양자화된 트레드를 포함하는 적어도 하나의 측정을 결정하는 단계를 포함한다. 복수의 포인트들 중 적어도 하나는 신호의 로컬 최대치 또는 로컬 최소치, 또는 신호의 또 다른 포인트의 값과 비교할 때, 제 1 임계치보다 큰 차이를 산출하는 신호의 값을 갖는 포인트를 포함한다. 인접한 샘플들 간의 분리 간격은 트레드 또는 트레드 값으로서 지칭될 수 있다. 트레드는 포인트의 위치 및 인접한 포인트의 위치 사이의 차이로서 계산될 수 있다. 트레드의 단위는 시간일 수 있고, 예를 들면, 마이크로초, 밀리초, 샘플들의 수, 클록 사이클들의 수, 또는 또 다른 그러한 시간의 단위로 표현될 수 있다.
특정 양상들은 데이터를 프로세싱하기 위한 장치를 제공한다. 상기 장치는 일반적으로 신호에서 복수의 포인트들, 및 복수의 포인트들 중 하나의 포인트에서의 양자화된 신호 값 및 하나의 포인트에서의 양자화된 트레드를 포함하는 적어도 하나의 측정을 결정하도록 구성된 프로세싱 시스템을 포함한다. 복수의 포인트들 중 적어도 하나는 신호의 로컬 최대치 또는 로컬 최소치 또는 신호의 또 다른 포인트의 값과 비교할 때, 차이가 제 1 임계치보다 큰 신호의 값을 갖는 포인트를 포함한다.
특정 양상들은 데이터를 프로세싱하기 위한 장치를 제공한다. 상기 장치는 일반적으로 신호에서 복수의 포인트들을 결정하기 위한 수단 및 복수의 포인트들 중 하나의 포인트에서의 양자화된 신호 값 및 하나의 포인트에서의 양자화된 트레드를 포함하는 적어도 하나의 측정을 결정하기 위한 수단을 포함한다. 복수의 포인트들 중 적어도 하나는 신호의 로컬 최대치 또는 로컬 최소치, 또는 신호의 또 다른 포인트의 값과 비교할 때, 제 1 임계치보다 큰 차이를 산출하는 신호의 값을 갖는 포인트를 포함한다.
특정 양상들은 컴퓨터 프로그램 물건을 제공한다. 컴퓨터 프로그램 물건은 일반적으로 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하고, 상기 명령들은 실행될 때 장치로 하여금 신호에서 복수의 포인트들을 결정하게 하고, 복수의 포인트들 중 하나의 포인트에서의 양자화된 신호 값 및 상기 하나의 포인트에서의 양자화된 트레드를 포함하는 적어도 하나의 측정을 결정하게 한다. 복수의 포인트들 중 적어도 하나는 신호의 로컬 최대치 또는 로컬 최소치, 또는 신호의 또 다른 포인트의 값과 비교할 때, 제 1 임계치보다 큰 차이를 산출하는 신호의 값을 갖는 포인트를 포함한다.
특정 양상들은 감지 디바이스를 제공한다. 감지 디바이스는 일반적으로 신호에서 복수의 포인트들을 결정하도록 구성된 프로세싱 시스템을 포함한다. 복수의 포인트들 중 적어도 하나는 신호의 로컬 최대치 또는 로컬 최소치, 또는 신호의 또 다른 포인트의 값과 비교할 때, 제 1 임계치보다 큰 차이를 산출하는 신호의 값을 갖는 포인트를 포함한다. 프로세싱 시스템은 복수의 포인트들 중 하나의 포인트에서의 양자화된 신호 값 및 상기 하나의 포인트에서의 양자화된 트레드를 포함하는 적어도 하나의 측정을 결정하도록 추가로 구성된다. 상기 디바이스는 복수의 포인트들 중 적어도 하나의 양자화된 트레드 및 양자화된 신호 값을 전송하도록 구성된 전송기를 더 포함한다.
특정 양상들은 헤드셋을 제공한다. 헤드셋은 일반적으로 신호를 제공하도록 구성된 트랜스듀서 및 신호에서 복수의 신호들을 결정하도록 구성된 프로세싱 시스템을 포함한다. 복수의 포인트들 중 적어도 하나는 신호의 로컬 최대치 또는 로컬 최소치, 또는 신호의 또 다른 포인트의 값과 비교할 때, 제 1 임계치보다 큰 차이를 산출하는 신호의 값을 갖는 포인트를 포함한다. 프로세싱 시스템은 복수의 포인트들 중 하나의 포인트에서의 양자화된 신호 값 및 상기 하나의 포인트에서의 양자화된 트레드를 포함하는 적어도 하나의 측정을 결정하도록 추가로 구성된다.
특정 양상들은 데이터를 프로세싱하는 방법을 제공한다. 상기 방법은 일반적으로 신호를 나타내는 복수의 측정들을 수신하는 단계, 복수의 측정들에 적어도 부분적으로 기초하여 신호를 재구성하는 단계, 및 측정들에 기초하여 재구성된 신호의 적어도 하나의 샘플의 값을 수정하는 단계를 포함한다. 복수의 측정들은 적어도 신호의 포인트들에서의 트레드 및 값을 포함한다.
특정 양상들은 데이터를 프로세싱하기 위한 장치를 제공한다. 상기 장치는 일반적으로 신호를 나타내는 복수의 측정들을 수신하도록 구성된 수신기, 및 복수의 측정들에 적어도 부분적으로 기초하여 신호를 재구성하도록 구성된 프로세싱 시스템을 포함한다. 프로세싱 시스템은 측정들에 기초하여 재구성된 신호의 적어도 하나의 샘플의 값을 수정하도록 추가로 구성된다. 복수의 측정들은 적어도 신호의 포인트들에서의 트레드 및 값을 포함한다.
특정 양상들은 데이터를 프로세싱하기 위한 장치를 제공한다. 상기 장치는 일반적으로 신호를 나타내는 복수의 측정들을 수신하기 위한 수단, 복수의 측정들에 적어도 부분적으로 기초하여 신호를 재구성하기 위한 수단, 및 측정들에 기초하여 재구성된 신호의 적어도 하나의 샘플의 값을 수정하기 위한 수단을 포함한다. 복수의 측정들은 적어도 신호의 포인트들에서의 트레드 및 값을 포함한다.
특정 양상들은 컴퓨터 프로그램 물건을 제공한다. 컴퓨터 프로그램 물건은 일반적으로 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하고, 상기 명령들은 실행될 때 장치로 하여금 신호를 나타내는 복수의 측정들을 수신하게 하고, 복수의 측정들에 적어도 부분적으로 기초하여 신호를 재구성하게 하고, 측정들에 기초하여 재구성된 신호의 적어도 하나의 샘플의 값을 수정하게 한다. 복수의 측정들은 적어도 신호의 포인트들에서의 트레드 및 값을 포함한다.
특정 양상들은 모니터링 디바이스를 제공한다. 모니터링 디바이스는 일반적으로 안테나, 및 복수의 신호들을 나타내는 복수의 측정들을 안테나를 통해 수신하도록 구성된 수신기를 포함한다. 복수의 측정들은 적어도 복수의 신호들의 포인트들에서의 트레드 및 값을 포함한다. 상기 디바이스는, 복수의 측정들에 적어도 부분적으로 기초하여 복수의 신호들 중 적어도 하나의 신호를 재구성하도록 구성되고, 측정들에 기초하여 상기 재구성된 신호의 적어도 하나의 샘플의 값을 수정하도록 추가로 구성된 프로세싱 시스템을 더 포함한다.
본 발명의 위에 언급된 특징들이 상세히 이해될 수 있는 방식으로, 위에 간략히 요약되는 '발명을 실시하기 위한 구체적인 내용'은 양상들을 참조하여 논의될 것이고, 양상들 중 일부는 첨부된 도면들에 예시된다. 그러나, 상세한 설명이 다른 동일한 효과적인 양상들을 허용할 수 있기 때문에, 첨부된 도면들이 본 발명의 특정의 통상적인 양상들만을 예시하고, 따라서 본 발명의 범위의 제한으로 고려되지 않다는 것이 유의된다.
도 1은 예시적인 무선 통신 시스템을 예시한 도면.
도 2는 무선 디바이스에서 활용될 수 있는 다양한 컴포넌트들을 예시하는 블록도.
도 3은 신체 영역 네트워크(BAN)의 예를 예시한 도면.
도 4는 시간-도메인 PPG(photoplethysmograph) 신호의 예를 예시한 도면.
도 5는 시간-도메인 ECG(electro-cardiogram) 신호의 예를 예시한 도면.
도 6a는 아날로그 신호에 대한 도 3의 BAN 내에서 사용되는 센서를 예시한 기능적 블록도.
도 6b는 복수의 서브-대역들을 갖는 아날로그 신호에 대한 도 3의 BAN 내에서 사용되는 센서를 예시한 기능적 블록도.
도 6c는 이산 신호에 대한 도 3의 BAN 내에서 사용되는 센서를 예시한 기능적 블록도.
도 6d는 복수의 서브-대역들을 갖는 이산 신호에 대한 도 3의 BAN 내에서 사용되는 센서를 예시한 기능적 블록도.
도 7은 신호의 부분이 아날로그인, 도 5의 ECG 신호의 부분 내의 포인트들을 예시한 도면.
도 8은 신호의 부분이 아날로그인, 도 5의 ECG 신호의 부분 내의 포인트들을 예시한 도면.
도 9는 신호의 부분이 이산적인, 도 5의 ECG 신호의 부분 내의 포인트들을 예시한 도면.
도 10a는 센서에서 아날로그 신호를 프로세싱하는 방법을 예시한 흐름도.
도 10b는 센서에서 복수의 서브-대역들을 갖는 아날로그 신호를 프로세싱하는 방법을 예시한 흐름도.
도 10c는 센서에서 이산 신호를 프로세싱하는 방법을 예시한 흐름도.
도 10d는 센서에서 복수의 서브-대역들을 갖는 이산 신호를 프로세싱하는 방법을 예시한 흐름도.
도 11a는 도 3의 BAN 내에서 사용되는 집선기(aggregator)를 예시한 기능적 블록도.
도 11b는 복수의 서브-대역들에 대한 도 3의 BAN 내에서 사용되는 집선기를 예시한 기능적 블록도.
도 12a는 데이터를 재구성하는 방법을 예시한 흐름도.
도 12b는 데이터의 복수의 서브-대역들로부터 데이터를 재구성하는 방법을 예시한 흐름도.
도 13은 재구성된 신호의 샘플들을 예시한 도면.
도 14는 센서에서의 ECG 데이터 측정들의 예를 예시한 도면.
도 15는 집선기에서 재구성된 ECG 데이터의 예를 예시한 도면.
도 16은 집선기에서 재구성된 ECG 데이터의 예를 예시한 도면.
도 17은 집선기에서 재구성된 스피치 데이터의 예를 예시한 도면.
도 18은 집선기에서 재구성된 스피치 데이터의 예를 예시한 도면.
도 19는 집선기에서 재구성된 ECG 세그먼트들로부터 획득된 PCA 계수들의 결과적인 편차들의 예를 예시한 도면.
도 20은 집선기에서 재구성된 3-차원 가속도계 데이터의 예를 예시한 도면.
도 21은 집선기에서 재구성된 3-차원 가속도계 데이터의 예를 예시한 도면.
도 22는 집선기에서 재구성된 3-차원 가속도계 데이터의 예를 예시한 도면.
도 23은 집선기에서 재구성된 3-차원 가속 데이터의 예를 예시한 도면.
도 24는 집선기에서 재구성된 3-차원 가속도계 데이터의 예를 예시한 도면.
도 25는 도 3의 BAN 내에서 사용되는 센서를 예시한 기능적 블록도.
도 26은 도 3의 BAN 내에서 사용되는 집선기를 예시한 기능적 블록도.
신규한 시스템들, 장치들 및 방법들의 다양한 양상들은 첨부한 도면들을 참조하여 아래에 더욱 완전히 설명된다. 그러나, 본 발명의 교시들은 많은 상이한 형태들로 구현될 수 있고, 본 명세서 전체에 걸쳐 제시된 임의의 특정 구조 또는 기능으로 제한되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 오히려, 이러한 양상들은 본 발명이 철저하고 완벽하며, 본 발명의 범위를 당업자들에게 충분히 전달하도록 제공된다. 본원의 교시들에 기초하여, 당업자는, 본 발명의 범위가, 본 발명의 임의의 다른 양상과 결합되거나 또는 독립적으로 구현되든지 아니든지 본원에 개시된 신규한 시스템들, 장치들 및 방법들의 임의의 양상을 포함하도록 의도된다는 것을 인식해야 한다. 예를 들면, 본원에 제시된 임의의 수의 양상들을 사용하여 장치가 구현될 수 있거나 방법이 실시될 수 있다. 또한, 본 발명의 범위는 본원에 제시된 본 발명의 다양한 양상들에 부가하여 또는 이외의 다른 구조, 기능 또는 구조 및 기능을 사용하여 실시되는 그러한 장치 또는 방법을 포함하도록 의도된다. 본원에 개시된 임의의 양상이 청구항의 하나 이상의 엘리먼트들에 의해 구현될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.
특정 양상들이 본원에 기재되었지만, 이러한 양상들의 많은 변동들 및 치환들이 본 발명의 범위 내에 속한다. 바람직한 양상들의 일부 이득들 및 이점들이 언급되지만, 본 발명의 범위는 특정 이득들, 용도들 또는 목적들로 제한되도록 의도되지 않는다. 오히려, 본 발명의 양상들은 상이한 무선 기술들, 시스템 구성들, 네트워크들 및 전송 프로토콜들에 널리 적용 가능하도록 의도되고, 이들 중 일부는 도면들 및 바람직한 양상들의 다음의 설명에 예로서 예시된다. 상세한 설명 및 도면들은 제한적이기보다는 단지 본 발명의 예시이고, 본 발명의 범위는 첨부된 청구항들 및 그의 균등물들에 의해 규정된다.
예시적인 무선 통신 시스템
본원의 교시들은 다양한 유선 또는 무선 장치들(예를 들면, 노드들)에 통합(예를 들면, 그 장치들 내에서 구현되거나 그 장치들에 의해 수행)될 수 있다. 일부 양상들에서, 본원의 교시들에 따라 구현된 노드는 액세스 포인트 또는 액세스 단말기를 포함할 수 있다.
액세스 포인트("AP")는 노드 B, 무선 네트워크 제어기("RNC"), eNodeB, 기지국 제어기("BSC"), 베이스 트랜시버 스테이션("BTS"), 기지국("BS"), 트랜시버 기능("TF"), 무선 라우터, 무선 트랜시버, 기본 서비스 세트("BSS"), 확장 서비스 세트("ESS"), 무선 기지국("RBS"), 또는 몇몇의 다른 용어를 포함하고, 이들로서 구현되거나, 이들로서 공지될 수 있다.
액세스 단말기("AT")는 액세스 단말기, 가입자 스테이션, 가입자 유닛, 이동국, 원격국, 원격 단말기, 사용자 단말기, 사용자 에이전트, 사용자 디바이스, 사용자 장비, 또는 몇몇의 다른 용어를 포함하거나 이들로서 구현되거나, 이들로서 공지될 수 있다. 일부 구현들에서, 액세스 단말기는 셀룰러 텔레폰, 코드리스 텔레폰, SIP(session initiation protocol) 폰, WLL(wireless local loop) 스테이션, PDA(personal digital assistant), 무선 접속 기능을 갖는 핸드헬드 디바이스, 또는 무선 모뎀에 접속된 몇몇의 다른 적절한 프로세싱 디바이스를 포함할 수 있다. 따라서, 본원에 교시된 하나 이상의 양상들은 폰(예를 들면, 셀룰러 폰 또는 스마트 폰), 컴퓨터(예를 들면, 랩톱), 휴대용 통신 디바이스, 헤드셋, 휴대용 컴퓨팅 디바이스(예를 들면, PDA(personal data assistant)), 엔터테인먼트 디바이스(예를 들면, 음악 또는 비디오 디바이스, 또는 위성 라디오), 게이밍 디바이스 또는 시스템, 글로벌 포지셔닝 시스템 디바이스, 또는 무선 또는 유선 매체를 통해 통신하도록 구성된 임의의 다른 적절한 디바이스에 통합될 수 있다. 일부 양상들에서, 노드는 무선 노드이다. 그러한 무선 노드는, 예를 들면, 유선 또는 무선 통신 링크를 통해 네트워크(예를 들면, 인터넷 또는 셀룰러 네트워크와 같은 광역 네트워크)를 위한 또는 이에 대한 접속을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 양상들이 이용될 수 있는 무선 통신 시스템(100)의 예를 도시한다. 무선 통신 시스템(100)은 광대역 무선 통신 시스템일 수 있다. 무선 통신 시스템(100)은 각각이 기지국(104)에 의해 서비스되는 다수의 셀들(102)에 대한 통신을 제공할 수 있다. 기지국(104)은 사용자 단말기들(106)과 통신하는 고정국일 수 있다. 기지국(104)은 대안적으로, 액세스 포인트, 노드 B 또는 몇몇의 다른 용어로 지칭될 수 있다.
도 1은 시스템(100) 전체에 걸쳐 산재된 다양한 사용자 단말기들(106)을 도시한다. 사용자 단말기들(106)은 고정형(즉, 정지) 또는 이동형일 수 있다. 사용자 단말기들(106)은 원격국들, 액세스 단말기들, 단말기들, 가입자 유닛들, 이동국들, 스테이션들, 사용자 장비 등으로서 대안적으로 지칭될 수 있다. 사용자 단말기들(106)은 셀룰러 폰들, PDA(personal digital assistant)들, 핸드헬드 디바이스들, 헤드셋들, 무선 모뎀들, 랩톱 컴퓨터들, 개인용 컴퓨터들 등과 같은 무선 디바이스들일 수 있다.
다양한 프로세스들 및 방법들이 기지국들(104) 및 사용자 단말기들(106) 사이의 무선 통신 시스템(100)의 전송들을 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 신호들은 OFDA/OFDMA 기술들에 따라 기지국들(104) 및 사용자 단말기들(106) 사이에서 전송 및 수신될 수 있다. 이런 이유라면, 무선 통신 시스템(100)은 OFDM/OFDMA 시스템으로서 지칭될 수 있다. 대안적으로, 신호들은 CDMA 기술들에 따라 기지국들(104) 및 사용자 단말기들(106) 사이에서 전송 및 수신될 수 있다. 이런 이유라면, 무선 통신 시스템(100)은 CDMA 시스템으로서 지칭될 수 있다.
기지국(104)으로부터 사용자 단말기(106)로의 전송을 용이하게 하는 통신 링크는 다운링크(DL)(108)로 지칭될 수 있고, 사용자 단말기(106)로부터 기지국(104)으로의 전송을 용이하게 하는 통신 링크는 업링크(UL)(110)로 지칭될 수 있다. 대안적으로, 다운링크(108)는 순방향 링크 또는 순방향 채널로 지칭될 수 있고, 업링크(110)는 역방향 링크 또는 역방향 채널로 지칭될 수 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) 내로 전력의 흐름을 집중시키는 안테나들을 이용할 수 있다. 이러한 안테나들은 방향성 안테나들로 지칭될 수 있다.
도 2는 무선 통신 시스템(100) 내에서 이용될 수 있는 무선 디바이스(202)에서 활용될 수 있는 다양한 컴포넌트들을 도시한다. 무선 디바이스(202)는 본원에 설명된 다양한 방법들을 구현하도록 구성될 수 있는 디바이스의 예이다. 무선 디바이스(202)는 기지국(104) 또는 사용자 단말기(106)일 수 있다.
무선 디바이스(202)는 무선 디바이스(202)의 동작을 제어하는 프로세서(204)를 포함할 수 있다. 프로세서(204)는 또한 중앙 처리 유닛(CPU)으로 지칭될 수 있다. 판독 전용 메모리(ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM) 양자를 포함할 수 있는 메모리(206)는 프로세서(204)에 명령들 및 데이터를 제공한다. 메모리(206)의 부분은 또한 비-휘발성 랜덤 액세스 메모리(NVRAM)를 포함할 수 있다. 프로세서(204)는 전형적으로 메모리(206)에 저장된 프로그램 명령들에 기초하여 논리 및 산술 연산들을 수행한다. 메모리(206) 내의 명령들은 본원에 설명된 방법들을 구현하기 위해 실행 가능할 수 있다.
프로세서(204)는 하나 이상의 프로세서들을 갖고 구현되는 프로세싱 시스템의 컴포넌트일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 하나 이상의 프로세서들은 범용 마이크로프로세서들, 마이크로제어기들, 디지털 신호 프로세서들(DSP들), 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA들), 프로그래밍 가능 논리 디바이스들(PLD들), 제어기들, 상태 머신들, 게이팅된 논리, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 전용 하드웨어 유한 상태 머신들, 또는 정보의 계산들 또는 다른 조작들을 수행할 수 있는 임의의 다른 적절한 엔티티들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다.
프로세싱 시스템은 또한 소프트웨어를 저장하기 위한 머신-판독 가능 매체들을 포함할 수 있다. 소프트웨어는 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어, 마이크로코드, 하드웨어 디스크립션 언어, 또는 다른 것으로 지칭되든지 간에, 임의의 형태의 명령들을 의미하도록 널리 해석되어야 한다. 명령들은 (예를 들면, 소스 코드 포맷, 이진 코드 포맷, 실행 가능 코드 포맷, 또는 임의의 다른 적절한 코드의 포맷으로) 코드를 포함할 수 있다. 명령들은, 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때, 프로세싱 시스템으로 하여금 본원에 기재된 다양한 기능들을 수행하게 한다.
무선 디바이스(202)는 또한 무선 디바이스(202) 및 원격 위치 사이에서 데이터의 전송 및 수신을 허용하기 위한 전송기(210) 및 수신기(212)를 포함할 수 있는 하우징(208)을 포함할 수 있다. 전송기(210) 및 수신기(212)는 트랜시버(214)로 결합될 수 있다. 안테나(216)는 하우징(208)에 부착될 수 있고, 트랜시버(214)에 전기적으로 연결될 수 있다. 무선 디바이스(202)는 또한 다수의 전송기들, 다수의 수신기들, 다수의 트랜시버들 및/또는 다수의 안테나들을 포함할 수 있다(도시 안됨).
무선 디바이스(202)는 또한 트랜시버(214)에 의해 수신되는 신호들의 레벨을 검출하고 정량화하기 위한 노력에서 사용될 수 있는 신호 검출기(218)를 포함할 수 있다. 신호 검출기(218)는 총 에너지, 심볼 당 서브캐리어 당 에너지, 전력 스펙트럼 밀도와 같은 신호들 및 다른 신호들을 검출할 수 있다. 무선 디바이스(202)는 또한 신호들을 프로세싱하는데 사용하기 위한 디지털 신호 프로세서(DSP)(220)를 포함할 수 있다.
무선 디바이스(202)의 다양한 컴포넌트들은, 데이터 버스에 부가하여 전력 버스, 제어 신호 버스 및 상태 신호 버스를 포함할 수 있는 버스 시스템(222)에 의해 함께 연결될 수 있다.
예시적인 신체 영역 네트워크
도 3은 신체 영역 네트워크(BAN)(300)의 예를 예시한다. 신체 영역 네트워크들은 진단 목적들을 위한 바이탈 사인들, 만성 질환들(chronic ailments)에 대한 약들의 효과들 등의 연속적인 모니터링과 같은 헬스케어 애플리케이션들에 대한 유망한 개념을 제시한다.
BAN은 몇몇의 무선 센서들로 구성될 수 있다. 각각의 무선 센서는, 하나 이상의 바이탈 사인들을 감지하고 모바일 헤드셋, 무선 시계 또는 PDA(Personal Data Assistant)와 같은 집선기(예를 들면, 액세스 단말기)에 하나 이상의 바이탈 사인들을 통신하는 적어도 하나의 획득 회로를 포함할 수 있다. 집선기는 때때로 게이트웨이로서 지칭된다. 다양한 생물 의학적 신호들을 획득하고 이들을 무선 채널을 통해 집선기(310)로 전송하는 센서들(302, 304, 306 및 308)은 액세스 포인트들(104)과 동일하거나 유사한 기능을 가질 수 있다.
도 3에 예시된 집선기(310)는 센서들(302-308)로부터 무선 채널을 통해 전송되는 다양한 생물 의학적 신호들을 수신하고 프로세싱할 수 있다. 집선기(310)는 모바일 핸드셋 또는 PDA일 수 있고, 도 1로부터의 모바일 디바이스(106) 및/또는 도 2로부터의 무선 디바이스(202)와 동일하거나 유사한 기능을 가질 수 있다.
BAN에서 사용되는 센서들은 비-침습적이고(non-intrusive) 오래 지속되는 것이 바람직할 수 있다. PPG(Photoplethysmograph) 및 ECG(Electro Cardiogram) 신호들 및/또는 활동은 인구 중 많은 부분에서 큰 백분율의 만성 질환들에 대해 감지 또는 모니터링될 수 있다. BAN에서의 무선 기술들 및 무선 영역 네트워크(WAN) 접속성을 갖는 모바일 디바이스들이 그러한 질환들의 진단 및 치료를 개선할 상당한 기회들이 존재한다.
펄스 옥시미터 센서들은 혈중 산소(또한 SpO2라 불림), 허파들을 포함하는 폐 기관계의 결정적인 표시자 및 호흡의 연속적인 모니터링을 가능하게 할 수 있는 PPG 파형을 발생시킬 수 있다. 혈액은 신체 세포들의 생존 및 적절한 기능을 보장하고 세포 폐기물들을 제거하기 위해 신체 세포들에 산소, 영양물들 및 화학 물질들을 전달한다. SpO2는 진단, 수술, 장기(long-term) 모니터링 등을 위해 임상 설정들에서 널리 사용된다. 도 4는 시간-도메인 PPG 신호(400)의 예를 도시한다.
ECG는 심혈관계를 평가하기 위한 다른 중요한 바이탈 사인이다. 심장은 가장 격렬히 활동하는 신체 부분들 중 하나이고, 인간들의 신체에 걸쳐 분당 약 6 리터들의 혈액을 펌핑한다. 각각의 심장 주기 동안 발생되는 전기적 신호들은 ECG 신호를 형성하고, Ag/AgCl 전극 센서들에 의해 캡처될 수 있다. ECG는 심장 관련 문제들을 진단하기 위한 임상 설정들에서 일상적으로 사용될 수 있고, ECG의 연속적인 모니터링은 많은 만성적인 조건들의 조기 진단을 가능하게 할 수 있다. 도 5는 시간-도메인 ECG 신호(500)의 예를 도시한다. 혈압(BP)은 막대한 임상 값을 갖는 또 다른 바이탈 사인이다. 수축기 혈압(SBP) 및 확장기 혈압(DBP)은 ECG 및 PPG 신호들을 사용하여 추정될 수 있다.
특정 양상들에서, 본원에 기재된 센서들(302-308) 및/또는 집선기(310) 중 하나 이상은 압축 감지(CS)를 사용한다. CS에서, 센서들(302-308)에서 획득된 신호, 예를 들면, 도 4에 예시된 PPG 신호 또는 도 5에 예시된 ECG 신호는 더 효율적인 전송 및/또는 저장을 위해 획득 동안 또는 획득 후에 압축될 수 있다. 또한, 본원에 기재된 CS 접근법을 사용하여 인코딩된 신호들은 집선기(310)에서 디코딩될 수 있다. 일부 양상들에서, 섀넌/나이키스트 샘플링 정리(Shannon/Nyquist sampling theorem)에 의해 제안된 것보다 상당히 더 적은 센서 샘플들은 임의의 미세 해상도로 신호들을 복원하는데 사용될 수 있다.
예를 들면, 지속 기간 T 및 대역폭 B의 대역-제한 신호 x(t)의 단기 세그먼트를 고려하자.
Figure pat00001
이도록 x(n)(1≤n≤N)이 x(t)의 이산 버전을 나타내도록 놓자.
Figure pat00002
나이키스트 샘플링 정리로부터,
Figure pat00003
초마다 0 내지 T에서 일정하게 이격된 적어도
Figure pat00004
개의 샘플들이 존재하면, x(t)가 재구성될 수 있다는 것이 인식될 수 있다. 그후,
Figure pat00005
는 나이키스트 샘플링 주파수이다. x(t)가 N 개의 샘플들로부터 재구성될 수 있다는 사실은, 범위 {-B,B} 내의 연속 및 이산 푸리에 스펙트럼들
Figure pat00006
및
Figure pat00007
의 등가로부터 유래한다. x(n)이 샘플 당 q 비트들로 양자화되면, 나이키스트 레이트는
Figure pat00008
이고, 이산 도메인에서 6q dB 동적 범위를 제공한다. 푸리에 공간에서, x는 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00009
여기서, W는 지수들로 구성된 직교 정규 기초 세트(orthonormal basis set)이고, N x N 행렬로서 쓸 수 있다.
Figure pat00010
CS에서, 신호 샘플들
Figure pat00011
은 다음과 같이 수학적으로 표현될 수 있다.
Figure pat00012
여기서 H는 K x N 행렬이다. 나이키스트 경우에 대해, H = IN, 크기 N의 단위 행렬이다.
일부 양상들에서, x(t)는 시간 도메인에서 많은 리던던시(redundancy)를 갖고 있어서, 수학식 2의 X에서의
Figure pat00013
보다 더 큰 크기를 갖는 M 개의 컴포넌트들만이 존재하고, 여기서
Figure pat00014
<<max(X) 및 M <<N 이다. 이러한 경우에, W는 스파스 기초(sparse basis)로서 지칭될 수 있다. 본원에 기재된 바와 같은 CS 패러다임에서, 스파스 기반 W을 통해 통계적으로 코히어런트하지 않은 차원 K x N의 감지 행렬 H을 구성하는 것이 가능하면,
Figure pat00015
인 경우 도 3으로부터의 K 개만의 샘플들이 몇몇의 작은 에러의 높은 확률로 x를 추정하기에 충분하다. H의 엘리먼트들은 알려진 기초 W를 갖는 통계적 인코히어런트의 제약을 만족시키기 위한 몇몇의 랜덤 프로세스를 사용하여 생성될 수 있다.
Figure pat00016
로부터의 신호 재구성에 대한 하나의 접근법은 다음과 같이 주어진 GPSR(gradient-projection based sparse reconstruction)라 불리는 반복 프로세스이다.
Figure pat00017
및
Figure pat00018
수학식 4의 최적화 프로세스에서, 제 1 항은 샘플 충실도(fidelity)를 역설하고, 제 2 항은 신호 스파서티(sparsity)를 역설한다. 양 τ은 비용 함수에서 L2-놈(norm) 및 L1-놈의 상대적인 가중치를 제공하는 음이 아닌 파라미터이다. 항들
Figure pat00019
및
Figure pat00020
은 각각 벡터들 f 및 y의 i 번째 엘리먼트를 표기한다. 항 f는 재구성 동안에 L1-놈에서 연역적인 스파서티 정보를 통합하기 위해 도입되었다. 일부 양상들에서, f가 오프라인으로 추정된다. 일 양상에서, W는 상이한 스케일들에서 가우시안 윈도우 함수들에 의해 제한된 시간 지원을 갖는 다양한 코사인 웨이브들로 구성된 가버 함수들(Gabor functions)로서 고려될 수 있어서, W의 (i,j) 엔트리가 다음과 같이 주어진다.
Figure pat00021
여기서, m,n = 0...N-1. 항
Figure pat00022
는 가우시안 커널의 폭과 연관된다. 행렬 W의 각각의 로우는 그의 L2-놈이 1과 동일하도록 정규화될 수 있다.
따라서, 본원에 기재된 바와 같이 CS는 스파스 기초 W를 식별하는 것, W와 인코히어런트인 수학식 3에서의 적절한 감지 커널 H를 설계하는 것, 및 또한 연역적인 정보를 통합하는 수학식 4와 같은 재구성 방안을 수반할 수 있다. 그후, 수학식 5는 N 개의 샘플들 대신에 K 개의 샘플들을 갖고 신호를 추정하는데 사용될 수 있다. 그후, USR(under sampling ratio)은 N/K로서 규정될 수 있다.
재구성 프로세스는 반복 접근법일 수 있어서,
Figure pat00023
가 수학식 4 및 수학식 5에서와 같이 규정될 수 있고, 여기서 최적화 비용 함수
Figure pat00024
는 (예를 들면, 라그랑지 공식(Lagrange formulation)과 유사한 가중화 방식으로) 다양한 제약들을 역설하는 몇몇의 가산 항들로 구성될 수 있다. 함수 f에 대한 다양한 개별적인 컴포넌트들은 다음을 포함할 수 있다.
i. 샘플 에러 =
Figure pat00025
에 대한 L2 놈.
ii. 스파스 변환에 대한 Lp 놈
Figure pat00026
=∥W
Figure pat00027
∥ Lp , 여기서 p≤1.
iii. 평활도 에러(smoothness error) = ∥g(r)-
Figure pat00028
∥ L2 에 대한 L2 놈, 여기서 g(r)은 샘플들 r을 사용하는 보간된 버전이고, 보간 g은 큐빅 스플라인 기반(cubic spline based), 처프 기반(chirp based) 등일 수 있다.
특정 양상들에서, 본원에 기재된 디바이스들 및/또는 본원에 기재된 방법들을 구현하는 디바이스들은 데이터를 프로세싱하여, 이전에 알려진 디바이스들과 비교하여 감소된 전력 소비를 발생시킬 수 있다. 예를 들면, 본원에 기재된 방법들 및/또는 디바이스들 중 하나 이상은 인코딩 디바이스에서 전력을 감소시키기 위해 위에 기재된 바와 같이 CS를 구현하는데 활용될 수 있다. 또한, 본원에 기재된 디바이스들은 이전에 알려진 디바이스들보다 더 낮은 복잡성을 가질 수 있다. 이러한 방법으로 복잡성을 감소시키는 것은 제조 비용들, 배터리 사용, 및/또는 메모리 사용을 감소시킬 수 있고, 효율성 및 속도를 증가시킬 수 있다. 일부 양상들에서, 데이터는 나이키스트 샘플링 레이트 미만의 레이트로 샘플링되고, 데이터의 압축은 상당한 손실 없이 성취될 수 있다. 예를 들면, 도 4의 PPG 신호 또는 도 5의 ECG 신호가 샘플링 및/또는 압축될 수 있고, 이후에 패킷화, 저장, 및/또는 전송될 수 있다. 특정 양상들은, 예를 들면, BAN에서 사용되는 센서들의 동작 수명을 증가시키기 위해 엄중한 전력 요건들을 갖는 인코더로부터의 계산적인 복잡성을 유연한 전력 버짓(power budget)을 갖는 디코더로 시프팅할 수 있다.
특정 양상들에서, 본원에 기재된 디바이스들 및/또는 본원에 기재된 방법들을 구현하는 디바이스들은 다른 애플리케이션들 중에서도 신호 검출/분류, 이미징, 데이터 압축, 및 자기 공명 이미징(MRI)에 관한 애플리케이션들에서 사용될 수 있다. 이점들은 개선된 신호 충실도 및 우수한 인식 성능을 포함할 수 있다. 본 발명에 의한 데이터 프로세싱은 헬스케어 및 피트니스 애플리케이션들을 위해 BAN(300) 내의 저전력 센서들에서 활용될 수 있다. 헬스케어 애플리케이션들에서 BAN(300)의 일 양상은, 센서 전력 및 통신 레이턴시를 감소시키면서 센서들(즉, 전송기들 및/또는 인코더들) 및 집선기(즉, 수신기 및/또는 디코더) 사이에 신뢰할 수 있는 통신 링크를 제공하는 것이다. 다른 양상들에서, 센서들(즉, 전송기 및/또는 인코더) 및 원격 디바이스(즉, 수신기 및/또는 디코더), 예를 들면, 기지국, 셀 폰, PDA, 또는 컴퓨터 사이에 이러한 이점들이 제공된다. 집선기로부터 전송된 신호들은 헬스, 웰-빙 및/또는 피트니스를 추적 또는 모니터링하는데 사용될 수 있다. 예를 들면, 센서들(302-308) 중 하나 이상의 센서로부터의 신호들은 집선기(310)로 전송될 수 있고, 집선기(310)는, 셀룰러 네트워크를 통해, 이들 신호들 또는 이들 센서들과 연관된 정보를 전문 의료진이 그 신호들을 모니터링할 수 있는 의료 시설로 전송할 수 있다. 이러한 방법에서, 의사 또는 간호사는, 예를 들면, 센서들을 착용한 개인의 임의의 비정상적인 건강 조건들을 검출할 수 있다.
도 6a는 아날로그 신호 x(t)에 대한 도 3에 예시된 BAN(300) 내에서 사용하기 위한 센서(600a)의 일 양상을 예시한 기능적 블록도이다. 센서(600a)는 도 3에 관련하여 상술된 센서들(302-308) 중 임의의 센서를 포함할 수 있다. 또한, 상술된 바와 같이, 센서(600a)는 무선 디바이스, 예를 들면, 도 2에 예시된 무선 디바이스(202)로서 구현될 수 있다. 센서(600a)는 집선기(310)와 통신하는데 사용될 수 있다.
센서(600a)는 생물 의학적 정보를 감지하는데 사용될 수 있다. 상술된 바와 같이, 센서(600a)는 다른 형태들의 정보 중에서도 PPG, ECG 또는 가속도계 정보를 감지할 수 있다. 예를 들면, 센서(600a)는 펄스 옥시미터를 구현하기 위한 컴포넌트들을 포함할 수 있거나, 3 차원 가속도계를 포함할 수 있다. 일부 양상들에서, 센서(600a)는 웨이브 에너지와 같은 에너지를 전기 신호로 변환하도록 구성된 변환기를 포함할 수 있다. 신호 x(t)는 생물 의학적 정보를 나타낼 수 있고, 예를 들면, PPG 또는 ECG 신호를 포함할 수 있다. 도 6a에 예시된 양상에서, 신호 x(t)는 압축 감지(CS)의 논의에 관련하여 상술된 바와 같이 아날로그이다.
센서(600a)는 신호 x(t)의 로컬 극치들을 식별하는데 사용되는 로컬 극치 결정 모듈(602)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 로컬 극치 결정 모듈(602)은, 미분(derivative)이 실질적으로 제로와 동일한(x'(t)==0) 신호 x(t)의 포인트들을 결정함으로써 로컬 최소치들 및 로컬 최대치들을 결정하도록 구성된다. 예를 들면, 로컬 극치 결정 모듈(602)은, 신호(500)의 일부분을 예시하는 도 7에서 원형 포인트들을 식별할 수 있다.
로컬 극치 결정 모듈(602)이, 예를 들면, 다른 기술들 중에서도, 신호가 아래로 볼록 또는 위로 볼록인 것 사이를 스위칭할 때를 추적하고, 신호가 제로 미분을 갖는 포인트들을 식별하고 및/또는 상기 포인트들의 값들을 비교함으로써, 임의의 수의 기술들을 사용하여 로컬 극치들을 포함하는 신호 x(t)의 포인트들을 결정하도록 구성될 수 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다.
센서(600a)는 선택된 포인트에서 신호 x(t)를 샘플링하는데 사용되는 샘플 및 홀드 모듈(604)을 더 포함할 수 있다. 도 6a에 예시된 양상에서, 샘플 및 홀드 모듈은 로컬 극치 결정 모듈(602)에 의해 식별된 로컬 극치들에서 신호 x(t)를 샘플링하도록 구성된다. 샘플은 후속 양자화를 위해 또는 샘플링할 다른 포인트들을 결정하는데 사용하기 위해 샘플 및 홀드 모듈(604)에 의해 홀딩될 수 있다. 일 양상에서, 샘플 및 홀드 모듈(604)에 의해 결정된 포인트의 값은 그 포인트에서의 전압을 포함한다. 예를 들면, 값이 밀리볼트들로 측정될 때, 도 7에 예시된 포인트(702)의 샘플링된 값은 대략 .17이다. 당업자는 포인트의 값들의 다른 양상들을 인식할 것이다.
센서(600a)는 샘플 및 홀드 모듈(604)로부터의 신호 x(t)의 샘플링된 값을 양자화하는데 사용되는 값 양자화 모듈(606)을 더 포함할 수 있다. 샘플링된 포인트의 양자화된 값은 임의의 수의 포맷들로 표현될 수 있다. 일부 양상들에서, 값은 복수의 비트들로서 표현된다. 일 양상에서, 값들은 임의의 정수 q에 대해 q 비트들로서 양자화되고, 값 양자화 모듈(606)은 q-비트 비균일 양자화기, 예를 들면, 로그 압신 양자화기(log companding quantizer)를 포함한다. 다른 양상들에서, 값 양자화 모듈은 q-비트 균일 양자화기를 포함한다. 예로서, 값이 마이크로볼트들로 측정되고, q=8 비트들이면, 도 7에 예시된 포인트(702)에서의 값은 10101010으로서 표현될 것이다.
센서(600a)는 샘플 및 홀드 모듈(604)로부터의 샘플들에 관련하여 신호 x(t)의 트레드를 양자화하는데 사용되는 트레드 양자화 모듈(608)을 더 포함할 수 있다. 인접한 샘플들 사이의 분리 간격은 트레드 또는 트레드 값으로서 지칭될 수 있다. 트레드는 포인트의 위치 및 인접한 포인트의 위치 사이의 차이로서 계산될 수 있다. 트레드의 단위는 시간일 수 있고, 예를 들면, 마이크로초, 밀리초, 샘플들의 수, 클록 사이클들의 수, 또는 또 다른 그러한 시간의 단위로 표현될 수 있다. 트레드 양자화 모듈(608)은 바로 이전 샘플에 관련하여 각각의 샘플의 트레드를 양자화하도록 구성될 수 있다. 일 양상에서, 포인트의 트레드는 이전 포인트 이후로 경과된 시간의 양으로서 결정된다. 예를 들면, 트레드가 밀리초들로 측정될 때, 도 7에 예시된 포인트(702)에서의 트레드는 대략 50이다. 또 다른 양상에서, 샘플의 트레드는 그 샘플 및 인접한 샘플 사이에서 경과된 클록 사이클들의 수로서 결정된다. 또 다른 양상에서, 샘플의 트레드는 그 샘플 및 인접한 샘플 사이에서 경과된 클록 사이클들의 수의 스케일링된 값으로서 결정된다. 일 양상에서, 인접한 샘플은 이전 샘플 또는 다음의 샘플일 수 있다. 당업자는 샘플의 트레드의 다른 실시예들을 인식할 것이다.
샘플링된 포인트의 양자화된 트레드는 임의의 수의 포맷들로 표현될 수 있다. 일부 양상들에서, 트레드는 복수의 비트들로서 표현될 수 있다. 일 양상에서, 트레드들은 임의의 정수 p에 대해 p 비트들로서 양자화된다. 예를 들면, 상술된 바와 같이, 트레드가 밀리초들로 측정되고, p = 7 비트들이면, 포인트(702)의 트레드는 0110010으로서 표현될 것이다. 일부 양상들에서, 트레드 양자화 모듈(608)은 이진 카운터를 포함한다.
센서(600a)는 신호 x(t)에서 로컬 극치들에 부가하여 포인트들을 식별하는데 사용되는 감지 모듈(610)을 더 포함할 수 있다. 도 6a에 예시된 양상에서, 감지 모듈(610)은 신호 x(t)의 절대 증가(absolute rise)가 제 1 임계치보다 큰 경우 신호 x(t)의 포인트들을 식별하도록 구성되고, 제 1 임계치는 T1로서 지칭될 수 있다. 신호 x(t)의 증가는 일반적으로 신호 x(t)의 변화의 크기이다. 따라서, 아날로그 신호들에 대해, 증가는 신호 x(t) 및 신호 x(t+τ) 사이의 차이의 절대 값으로서 개념화될 수 있고, 여기서 τ는 시간의 작은 값이다. 예를 들면, 신호(500)의 부분의 증가가 큰 포인트들은 원들로 식별되는 것으로 도 8에 예시된다. 감지 모듈(610)은, 예를 들면, 포인트에서 신호 x(t)의 미분을 결정함으로써 임의의 수의 기술들을 사용하여 그 포인트에서 절대 증가를 결정하도록 구성될 수 있다. 그러한 양상에서, 감지 모듈은
Figure pat00029
일 때 포인트를 식별할 수 있다. T1보다 큰 절대 증가를 갖는 것으로 감지 모듈(610)에 의해 식별된 포인트들은 샘플 및 홀드 모듈(607)에 의해 샘플링될 수 있고, 포인트들의 값 및 트레드는 값 양자화 모듈(606) 및 트레드 양자화 모듈(608)에 의해 각각 양자화될 수 있다.
감지 모듈(600a)은, 어떠한 2 개의 포인트들도 최대 분리 간격, 예를 들면, 특정 최대 트레드 값보다 많이 분리되지 않도록 하는 신호 x(t)에서 포인트들을 식별하도록 추가로 구성될 수 있다. 따라서, 감지 모듈(610)은 임의의 샘플의 트레드가 최대 트레드 미만이도록 하는 포인트들을 식별할 수 있다. 트레드가 최대 트레드 미만인 것을 보장하도록 하는 감지 모듈(610)에 의해 식별된 포인트들은 샘플 및 홀드 모듈(607)에 의해 샘플링될 수 있고, 포인트들의 값 및 트레드는 값 양자화 모듈(606) 및 트레드 양자화 모듈(608)에 의해 각각 양자화될 수 있다. 당업자는 센서(600a)에 의한 신호 x(t)의 프로세싱이 신호 x(t)의 감지에 통합된다는 것을 인식할 것이다.
일부 양상들에서, 샘플링된 포인트의 양자화된 트레드 및 양자화된 값의 세트는 그 포인트의 측정 또는 그 포인트에서의 측정으로서 지칭된다. 이후에 포인트의 측정에 대해 참조가 이루어질 수 있지만, 당업자는 본원에 기재된 양상들이 트레드 및 값의 양자들로만 제한되지 않는다는 것을 인식할 것이다. 일부 양상들에서, 트레드 양자화 모듈(608)은 이전 측정 이후로 경과된 시간에 기초하여 트레드를 양자화하도록 구성된다.
센서(600a)는 값 양자화 모듈(606) 및 트레드 양자화 모듈(608)로부터의 측정들을 포함하거나, 측정들을 나타내는 정보를 포함하는 하나 이상의 패킷들을 생성하는데 사용되는 패킷화 모듈(612)을 더 포함할 수 있다. 이것은 측정들을 패킷화하는 것으로서 지칭될 수 있다. 당업자는, 예를 들면, 저장 모듈(614)에서의 저장을 위해 또는 전송 모듈(616)에 의해 네트워크를 통한 전송을 위해 측정들을 패킷화하는 방법을 인식할 것이다.
센서(600a)는 측정들 중 특정 측정들을 제거하는데 사용되는 제거 모듈(618)을 더 포함할 수 있다. 특정 양상들에서, 제거하는 것은 값 양자화 모듈(606) 및 트레드 양자화 모듈(608)로부터 수신된 측정들을 무시하는 것을 포함한다. 예를 들면, 제거 모듈(618)은 측정을 수신하고, 측정이 제거되어야 한다고 결정하고, 그후 패킷화 모듈(612)에 측정을 저장 모듈(614)에 저장하도록 명령하는 것을 삼가하거나 전송 모듈(616)에 의한 전송을 위해 측정을 포워딩하는 것을 삼가할 수 있다. 다른 양상들에서, 제거하는 것은, 예를 들면, 저장 모듈(614)로부터 측정을 삭제하도록 패킷화 모듈(612)에 명령하는 사전 조치의 동작을 포함한다.
제거 모듈(610)은 실질적으로 주기적인 것처럼 보이는 측정들을 제거하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 제거 모듈(618)은 이러한 측정들의 트레드들 및 값들과 적어도 하나의 다른 측정의 트레드들 및 값들의 비교에 기초하여 하나 이상의 측정들을 선택적으로 제거하도록 구성될 수 있다. 일부 양상들에서, 유사한 트레드를 갖고 또한 유사한 값을 갖는 측정들의 세트 중 적어도 하나의 측정은 제거 모듈(618)에 의해 제거될 수 있다. 제거 모듈(618)은, 측정들의 값들 사이의 차이들이 제 2 임계치, 예를 들면, T2 내에 있는 경우, 및 상기 세트 내의 측정들의 트레드들의 차이들이 실질적으로 동일한 경우(또는 제 3 임계치 내에 있는 경우) 측정을 제거하도록 구성될 수 있다. 제 2 및 제 3 임계치들은 유사하거나 상이할 수 있고, 감지 모듈(610)에 관련하여 상술된 제 1 임계치와 상이할 수 있다.
저장 모듈(614)은 데이터, 예를 들면, 패킷화 모듈(612)로부터의 패킷화된 측정들을 저장하는데 사용된다. 데이터의 일부 또는 모두는, 예를 들면, 전송 모듈(616)에 의해 집선기(310)로 전송될 수 있다. 데이터는 정보, 비트들, 심볼들, 또는 다른 데이터 또는 표현들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 저장 모듈(614)은 도 2에 관련하여 상술된 메모리(206)를 사용하여 구현될 수 있다. 일부 구현들에서, 저장 모듈(614)은 데이터를 저장하도록 구성된 데이터 버퍼 또는 메모리 어레이, 또는 다른 데이터 구조를 포함한다. 저장 모듈(614)은 물론 복수의 이들 엘리먼트들을 포함할 수 있다. 저장 모듈(614)은, 상이한 레벨들이 상이한 용량들 및 액세스 속도들을 갖는 다중-레벨 계층 캐시를 포함하여 프로세싱 모듈 캐시를 포함할 수 있다. 저장 모듈(614)은 또한 랜덤 액세스 메모리(RAM), 다른 휘발성 저장 디바이스들, 또는 비-휘발성 저장 디바이스들을 포함할 수 있다. 저장 디바이스는 하드 드라이브들, 콤팩트 디스크들(CD들) 또는 디지털 비디오 디스크들(DVD들)과 같은 광학 디스크들, 플래시 메모리, 플로피 디스크들, 자기 테이프, 및 집(Zip) 드라이브들을 포함할 수 있다.
측정들 중 하나 이상은 저장 모듈(614)에 저장될 수 있다. 일부 실시예들에서, 측정들의 완전한 세트 또는 비-제거된 측정들의 완전한 세트는 저장 모듈(614)에 저장된다. 측정들은 임의의 수의 수단에 의해 표현될 수 있다. 예를 들면, 트레드 및 값 각각은 비트들의 세트에 의해 표현될 수 있거나, 코드에 의해 표현될 수 있다. 일 양상에서, 저장 모듈(614) 또는 그의 일부분은 센서(600a)에 의해 미래의 액세스 또는 전송을 위한 측정들을 저장하도록 구성된 플래시 메모리와 같은 비-휘발성 메모리 또는 하드 드라이브를 포함한다. 일부 양상들에서, 센서(600a)는, 센서(600a)에 의해 프로세싱되는 동안에 포인트들, 샘플들, 및/또는 측정들을 일시적으로 저장하도록 구성된 RAM과 같은 휘발성 메모리를 더 포함한다.
전송 모듈(616)은, 제거 모듈(618)에 의해 제거되지 않은 측정들을 전송하는데 사용된다. 비-제거된 측정들은 제거 모듈(608)로부터 수신될 수 있거나, 저장 모듈(614)로부터 판독될 수 있다. 일부 양상들에서, 전송 모듈(612)은 측정들 또는 측정들을 나타내는 정보를, 예를 들면, 집선기(310)로 무선으로 전송하도록 구성된다. 전송 모듈(616)은 전송기, 예를 들면, 도 2에 예시된 전송기(210), 또는 전송기들의 조합을 사용하여 구현될 수 있다. 전송 모듈(616)은 트랜시버로 구현될 수 있고, 변조기 및/또는 전송 데이터 프로세서를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 전송 모듈(616)은 안테나 및 트랜시버를 포함한다. 트랜시버는 집선기(310)로 가는 아웃바운드 무선 메시지들을 변조하도록 구성될 수 있다. 메시지들은 안테나를 통해 전송될 수 있고, 비-제거된 측정들을 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 안테나는 하나 이상의 캐리어들 및 하나 이상의 채널들을 통해 집선기(310)와 통신하도록 구성될 수 있다.
도 6b는, 복수의 서브-대역들을 갖는 아날로그 신호 x(t)에 대해 도 3에 예시된 BAN(300) 내에서 사용하기 위한 센서(600b)의 일 양상을 예시한 기능적 블록도이다. 센서(600b)는 도 3에 관련하여 상술된 센서들(302-308) 중 임의의 센서를 포함할 수 있다. 또한, 상술된 바와 같이, 센서(600b)는 무선 디바이스, 예를 들면, 도 2에 예시된 무선 디바이스(202)로서 구현될 수 있다. 센서(600b)는 집선기(310)와 통신하는데 사용될 수 있다. 센서(600b)는 생물 의학적 정보를 감지하는데 사용될 수 있다.
센서(600b)는 신호 x(t)를 복수의 서브-대역들
Figure pat00030
로 분해하는데 사용되는 복수의 서브-대역 필터링 모듈들(620)을 포함할 수 있다. 서브-대역 필터링 모듈들(620) 각각은 추가적인 프로세싱을 위해 신호 x(t)의 서브-대역을 분리시키도록 구성될 수 있다. 서브-대역 필터링 모듈들(620)은, 예를 들면, DCT(discrete cosine transform) 또는 EMD(empirical mode decomposition)을 사용하여 신호를 복수의 서브-대역들로 분해하도록 구성될 수 있다. 당업자는, 사용될 수 있는 다른 절차들 또는 서브-대역 필터링 모듈들(620)이 신호 x(t)를 복수의 서브-대역들로 분해하도록 구성될 수 있는 다른 방식들을 인식할 것이다.
각각의 서브-대역
Figure pat00031
은 로컬 극치 결정 모듈(602) 및 감지 모듈(610)로 전달된다. 서브-대역들
Figure pat00032
각각은, 신호 x(t)가 도 6a에 관련하여 프로세싱되는 것으로 기재된 방식과 유사하게 프로세싱될 수 있다. 따라서, 각각의 서브-대역
Figure pat00033
에 대한 모듈들(602, 604, 606, 608 및 610)은 도 6a에 관련하여 상술된 바와 같이 구성된다.
서브-대역들
Figure pat00034
모두에 대한 측정들은 패킷화 및 저장 모듈(622)에 의해 패킷화 및 저장될 수 있다. 당업자는, 패킷화 및 저장 모듈(622)이 도 6b에 예시된 바와 같이 단일 모듈로서 구현될 수 있거나, 적어도 2 개의 별도의 모듈들, 예를 들면, 패킷화 모듈 및 별도의 저장 모듈로서 구현될 수 있다는 것을 인식할 것이다. 패킷화 및 저장 모듈(622)은 서브-대역들
Figure pat00035
각각에 대한 측정들을 패킷화 및/또는 저장하도록 구성되고, 그렇지 않다면 도 6a에 관련하여 기재된 패킷화 모듈(612) 및 저장 모듈(614)과 유사하게 구성된다. 제거 모듈(618) 및 전송 모듈(616)은 도 6a에 관련하여 기재된 바와 같이 구성된다. 하나의 패킷화 및 저장 모듈(622), 하나의 제거 모듈(618), 및 하나의 전송 모듈(616)이 도 6b에 예시되지만, 이들 모듈들 중 복수의 임의의 모듈들이 센서(600b)에서 구현될 수 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다. 예를 들면, 별도의 패킷화 및 저장 모듈(622)은 서브-대역들
Figure pat00036
각각과 연관될 수 있다.
도 6c는 이산 신호 x(n)에 대해 도 3에 예시된 BAN(300) 내에서 사용하기 위한 센서(600c)의 양상을 예시한 기능적 블록도이다. 센서(600c)는 도 3에 관련하여 상술된 센서들(302-308) 중 임의의 센서를 포함할 수 있다. 또한, 상술된 바와 같이, 센서(600c)는 무선 디바이스, 예를 들면, 도 2에 예시된 무선 디바이스(202)로서 구현될 수 있다. 센서(600c)는 집선기(310)와 통신하는데 사용될 수 있다. 센서(600c)는 생물 의학적 정보를 감지하는데 사용될 수 있다. 도 6c에 예시된 양상에서, 신호 x(n)는 압축된 감지(CS)의 논의에 관련하여 상술된 바와 같이 이산적이다.
센서(600c)는 신호 x(n)의 로컬 극치들을 식별하는데 사용되는 로컬 극치 결정 모듈(652)을 포함할 수 있다. 로컬 극치 결정 모듈(652)은 로컬 극치 결정 모듈(602)과 유사한 기능을 수행하도록 구성될 수 있지만, 이산 신호들에 대한 것이다. 예를 들면, 로컬 극치 결정 모듈(652)은, 신호의 미분이 도 9에서 원형 포인트들에 의해 도시된 바와 같이 제로와 동등한 신호 x(n)의 포인트들을 식별할 수 있고, 도 9는 신호(500)의 부분의 이산 버전을 예시한다. 로컬 극치 결정 모듈(652)이, 예를 들면, 다른 기술들 중에서도, 포인트들의 값들을 비교함으로써, 임의의 수의 기술들을 사용하여 로컬 극치들을 포함하는 신호 x(n)의 포인트들을 결정하도록 구성될 수 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다.
센서(600c)는, 로컬 극치 결정 모듈(652)에 의해 식별된 포인트의 값을 결정하고 포인트의 트레드를 양자화하는데 사용되는 양자화 모듈(654)을 더 포함할 수 있다. 일 양상에서, 값은 신호 x(n)의 레벨로서 결정될 수 있거나, 신호 x(n)의 코드 값에 의해 표시될 수 있다. 당업자는, 그러한 양상에서, 이러한 결정된 값이 신호 x(n)의 이산 성질로 인해 양자화된 형태일 수 있다는 것을 인식할 것이다.
트레드는 인접한 포인트들 사이의 분리를 포함할 수 있다. 일 양상에서, 트레드는 포인트 및 인접한 포인트 사이에서 경과된 클록 사이클들의 수를 포함한다. 인접한 포인트는 이전 포인트 또는 다음의 포인트일 수 있다. 당업자는 샘플의 트레드의 다른 실시예들을 인식할 것이다. 상술된 바와 같이, 샘플링된 포인트의 양자화된 트레드는 임의의 수의 포맷들로 표현될 수 있다. 일부 양상들에서, 트레드는 복수의 비트들로서 표현될 수 있다.
센서(600c)는 신호 x(n)에서 로컬 극치들에 부가하여 포인트들을 식별하는데 사용되는 감지 모듈(656)을 더 포함할 수 있다. 감지 모듈(656)은 감지 모듈(610)과 유사한 기능을 수행하도록 구성될 수 있지만, 이산 신호들에 대한 것이다. 예를 들면, 감지 모듈(656)은, 신호 x(n)의 절대 증가가 제 1 임계치 T1보다 큰 신호 x(n)의 포인트들을 식별하도록 구성될 수 있다. 이산 신호들에 대해, 증가는 포인트의 값 및 인접한 포인트의 값 사이의 차이로서 개념화될 수 있다. 감지 모듈(656)은, 어떠한 2 개의 포인트들도 최대 분리, 예를 들면, 최대 트레드보다 많이 분리되지 않도록 하는 신호 x(n) 내의 포인트들을 식별하도록 추가로 구성될 수 있다. 감지 모듈(656)에 의해 식별된 포인트들의 값은 양자화 모듈(654)에 의해 결정될 수 있고, 이들 포인트들의 트레드는 양자화 모듈(654)에 의해 양자화될 수 있다.
일부 양상들에서, 양자화된 트레드의 세트 및 포인트의 결정된 값은 그 포인트의 측정 또는 그 포인트에서의 측정으로서 지칭된다. 일부 양상들에서, 양자화 모듈(654)은 이전 측정 이후로 경과된 시간에 기초하여 트레드를 양자화하도록 구성된다. 양자화 모듈(654)로부터의 측정들은 패킷화 및 저장 모듈(658)에 의해 패킷화 및 저장될 수 있다. 양자화 및 저장 모듈(658)이 적어도 2 개의 별개의 모듈들, 예를 들면, 패킷화 모듈 및 별개의 저장 모듈로서 구현될 수 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다. 패킷화 및 저장 모듈(658)은 도 6a에 관련하여 기재된 패킷화 모듈(612) 및 저장 모듈(614)과 유사하게 측정들을 패킷화 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 제거 모듈(618) 및 전송 모듈(616)은 도 6a에 관련하여 기재된 바와 같이 구성된다.
도 6d는, 복수의 서브-대역들을 갖는 이산 신호 x(n)에 대해 도 3에 예시된 BAN(300) 내에서 사용하기 위한 센서(600d)의 양상을 예시한 기능적 블록도이다. 센서(600d)는 도 3에 관련하여 상술된 센서들(302-308) 중 임의의 센서를 포함할 수 있다. 또한, 상술된 바와 같이, 센서(600d)는 무선 디바이스, 예를 들면, 도 2에 예시된 무선 디바이스(202)로서 구현될 수 있다. 센서(600d)는 집선기(310)와 통신하는데 사용될 수 있다. 센서(600d)는 생물 의학적 정보를 감지하는데 사용될 수 있다.
센서(600d)는 신호 x(n)를 복수의 서브-대역들
Figure pat00037
로 분해하는데 사용되는 복수의 서브-대역 필터링 모듈들(670)을 포함할 수 있다. 서브-대역 필터링 모듈들(670) 각각은 서브-대역 필터링 모듈들(620)과 유사한 기능을 수행하도록 구성될 수 있지만, 이산 신호들에 대한 것이다. 서브-대역 필터링 모듈들(670)은 도 2에 예시된 프로세서(204)에서 부분적으로 또는 전체적으로 구현될 수 있다.
각각의 서브-대역
Figure pat00038
은 로컬 극치 결정 모듈(652) 및 감지 모듈(656)로 전달된다. 서브-대역들
Figure pat00039
각각은, 신호 x(n)가 도 6c에 관련하여 프로세싱되는 것으로 기재된 방식과 유사하게 프로세싱될 수 있다. 따라서, 각각의 서브-대역
Figure pat00040
에 대한 모듈들(652, 654 및 656)은 도 6c에 관련하여 상술된 바와 같이 구성된다.
서브-대역들
Figure pat00041
모두에 대한 측정들은 패킷화 및 저장 모듈(622)에 의해 패킷화 및 저장되고, 제거 모듈(618)에 의해 제거되고 및/또는 전송 모듈(616)에 의해 전송될 수 있다. 제거 모듈(618) 및 전송 모듈(616)은 도 6a에 관련하여 기재된 바와 같이 구성되고, 패킷화 및 저장 모듈(622)은 도 6b에 관련하여 기재된 바와 같이 구성된다. 하나의 패킷화 및 저장 모듈(622), 하나의 제거 모듈(618), 및 하나의 전송 모듈(616)이 도 6d에 예시되지만, 이들 모듈들 중 복수의 임의의 모듈들이 센서(600d)에서 구현될 수 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다. 예를 들면, 별도의 패킷화 및 저장 모듈(622)은 서브-대역들
Figure pat00042
각각과 연관될 수 있다.
소프트웨어 또는 하드웨어 중 어느 하나 또는 이들 양자를 포함할 수 있고, 센서들(600a-600d)에 관련하여 상술된 모듈들을 구현하는데 사용될 수 있는 다양한 회로들, 칩들, 모듈들 및/또는 컴포넌트들을 당업자는 인식할 것이다. 센서들(600a-600d)의 모듈들 중 하나 이상은 도 2에 예시된 프로세서(204)에서 부분적으로 또는 전체적으로 구현될 수 있다.
도 10a는 아날로그 신호 x(t)를 프로세싱하기 위한 방법(1000a)의 양상을 예시한다. 상기 방법은, 예를 들면, 센서(600a)에 의해 구현될 수 있다. 아래의 방법이 센서(600a)의 엘리먼트들에 관련하여 기재될 것이지만, 다른 컴포넌트들이 본원에 기재된 단계들 중 하나 이상을 구현하는데 사용될 수 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다.
단계(1002)에서, 복수의 포인트들은, 복수의 포인트들 중 하나 이상에 대해
Figure pat00043
또는
Figure pat00044
이도록 결정될 수 있다. 예를 들면, 복수의 포인트들은 로컬 극치 결정 모듈(602) 및 감지 모듈(610)에 의해 결정될 수 있다. 복수의 포인트들은, 예를 들면, 신호의 미분이 제로인 로컬 극치들, 및 신호의 절대 증가가 제 1 임계치보다 큰 포인트들을 포함할 것이다. 포인트들은,
Figure pat00045
이도록 하는 샘플링된 포인트들의 세트 K를 생성하기 위해 샘플 및 홀드 모듈(604)에 의해 샘플링될 수 있고, 여기서 k는 측정들 x(k) 사이의 포인트들의 트레드 값들이다.
단계(1004)에서, K 내의 샘플들은 샘플들과 적어도 하나의 다른 샘플의 트레드 및/또는 값의 비교에 기초하여 프루닝될 수 있다. 일 양상에서, 샘플의 트레드가 인접한 샘플, 예를 들면, 가장 가까운 인접한 샘플의 트레드와 실질적으로 동등하고, 샘플의 값이 인접한 샘플의 임계치, 예를 들면, 제 2 임계치 T2 내에 있을 때, 샘플이 제거된다. 예를 들면, i에 의해 지정된 정해진 포인트는,
Figure pat00046
Figure pat00047
일 때 프루닝될 수 있다. 또 다른 예로서, 포인트들(702, 704, 706 및 708)은 도 7에서 대략 동일한 거리로 이격되어 위치되고, 포인트들(702, 704, 706 및 708)의 진폭들의 절대 값은 대략적으로 동등하다. 측정들이 이러한 포인트들의 샘플들로부터 결정될 때, 측정들의 트레드들 및 절대 값들은 실질적으로 동등할 것이다. 따라서, 일 양상에 따라, 포인트들(702, 704, 706 및 708)의 샘플들 또는 측정들 중 하나 이상은, 예를 들면, 제거 모듈(618)에 의해 프루닝될 수 있다.
단계(1006)에서, 부가적인 포인트들이 결정될 수 있고, 부가적인 포인트들의 샘플들이 세트 K에 부가될 수 있다. 예를 들면, 감지 유닛(610)은 샘플 및 홀드 모듈(604)을 사용하여 샘플링할 부가적인 포인트들을 식별하고, K 내의 어떠한 샘플도 인접한 샘플로부터 최대 트레드보다 많이 분리되지 않도록 세트 K에 부가할 수 있다. 따라서, 일 양상에서, 단계(1006)는 모든 i에 대해
Figure pat00048
< 최대 트레드이도록 하는 새로운
Figure pat00049
를 세트 K에 부가하는 단계를 포함한다. 이러한 방법에서, 각각의 샘플은 최대 트레드 미만의 거리만큼 분리될 것이고, 이것은 도 10a에 따라 프로세싱되는 데이터의 디코딩 동안에 발생할 수 있는 재구성 에러들을 감소시킬 수 있다. 또한, 트레드를 양자화하는데 요구되는 비트들의 수는 log2(최대 트레드) 비트들에 의해 바운딩될 수 있다. 따라서, 최대 트레드는 밑수 2에 대한 트레드를 양자화하는데 사용되는 비트들의 수의 거듭제곱 미만 또는 그와 동일한 값을 가질 수 있다.
단계(1008)에서, K 내의 샘플들은, 예를 들면, 값 양자화 모듈(606) 및 트레드 양자화 모듈(608)에 의해 양자화된다. 상술된 바와 같이, 샘플의 값 및 트레드는 임의의 수의 방법들로 표현될 수 있고, 임의의 수의 디바이스들 또는 방법들을 사용하여 양자화될 수 있다. 예를 들면, 샘플들의 값은 비-균일 양자화 법칙을 사용하여 각각 q 비트들로 양자화될 수 있고, 트레드들은, 예를 들면, 이진 카운터를 사용하여 각각 p 비트들로 양자화될 수 있다. 양자화된 값들 및 양자화된 트레드들을 포함하는 측정들은, 예를 들면, 패킷화 유닛(612)에 의해 패킷화될 수 있다. 패킷들은, 예를 들면, 저장 모듈(614)에 저장되고 및/또는, 예를 들면, 전송 모듈(616)에 의해 전송될 수 있다.
도 10b는 복수의 서브-대역들을 갖는 아날로그 신호 x(t)를 프로세싱하기 위한 방법(1000b)의 양상을 예시한다. 상기 방법은, 예를 들면, 센서(600b)에 의해 구현될 수 있다. 아래의 방법이 센서(600b)의 엘리먼트들에 관련하여 후술될 것이지만, 다른 컴포넌트들이 본원에 기재된 단계들 중 하나 이상을 구현하는데 사용될 수 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다.
단계(1010)에서, 신호 x(t)는, 예를 들면, 서브-대역 필터링 모듈들(620)에 의해 복수의 서브-대역들
Figure pat00050
로 분해될 수 있다. 각각의 서브-대역
Figure pat00051
의 프로세싱은, 서브-대역이 단계(1010)에서 분리된 후에 단계(1002)로 진행될 수 있다. 서브-대역들
Figure pat00052
각각은, 신호 x(t)가 도 10a에 관련하여 프로세싱되는 것으로 기재된 방식과 유사하게 프로세싱될 수 있다. 따라서, 각각의 서브-대역
Figure pat00053
에 대한 단계들(1002, 1004, 1006 및 1008)은 도 10a에 관련하여 상술된 바와 같이 수행된다.
서브-대역들
Figure pat00054
모두에 대한 측정들은, 예를 들면, 패킷화 및 저장 모듈(622)에 의해 단계(1012)에서 패킷화 및 저장될 수 있고, 예를 들면, 전송 모듈(616)에 의해 전송될 수 있다. 측정들의 패킷화, 저장 및/또는 전송이 적어도 2 개의 별개의 단계들, 예를 들면, 패킷화 단계 및 저장 단계로서 구현될 수 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다. 측정들은, 2 개 이상의 서브-대역들로부터의 패킷들이 함께 저장 및/또는 전송되도록 저장 및/또는 전송될 수 있거나, 각각의 서브-대역에 대한 패킷들은 저장 및/또는 전송 동안에 개별적으로 유지될 수 있다.
제 1 임계치, 제 2 임계치, 제 3 임계치, p, q 및/또는 최대 트레드는 하나 이상의 서브-대역들에서 개별적으로 선택될 수 있다. 일부 양상들에서, 파라미터들 T1, T2, T3, 최대 트레드, p, 및 q 중 하나 이상의 값은 모든 서브-대역들에 대해 동일할 수 있다. 따라서, T11은 Tm1과 대략 동등할 수 있다. 일부 양상들에서, 하나의 서브-대역의 파라미터들 T1, T2, T3, 최대 트레드, p, 및 q 중 적어도 하나의 값은 적어도 또 다른 서브-대역의 대응하는 파라미터의 값과 상이할 수 있다. 따라서, T12는 Tm2와 상이할 수 있다. 예를 들면, 임계치들 중 하나 이상은 서브-대역의 소스에 따라 조절될 수 있거나, 서브-대역을 더 많이 공격적으로 압축하도록 조절될 수 있다.
도 10c는 이산 신호 x(n)를 프로세싱하기 위한 방법(1000c)의 양상을 예시한다. 상기 방법은, 예를 들면, 센서(600c)에 의해 구현될 수 있다. 아래의 방법이 센서(600c)의 엘리먼트들에 관련하여 기재될 것이지만, 다른 컴포넌트들이 본원에 기재된 단계들 중 하나 이상을 구현하는데 사용될 수 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다.
단계(1052)에서, 복수의 포인트들은 복수의 포인트들 중 하나 이상에 대해
Figure pat00055
또는
Figure pat00056
이도록 결정될 수 있다. 예를 들면, 복수의 포인트들은 로컬 극치 결정 모듈(652) 및 감지 모듈(656)에 의해 결정될 수 있다. 복수의 포인트들은, 예를 들면, 신호의 미분이 제로인 로컬 극치들, 및 신호의 절대 증가가 제 1 임계치보다 큰 포인트들을 포함할 것이다. 절대 증가는
Figure pat00057
로서 계산될 수 있다. 따라서, 포인트들의 세트 K는 양자화 모듈(654)을 사용하여 복수의 포인트들로부터
Figure pat00058
로서 결정될 수 있고, 여기서 k는 측정들 x(k) 사이의 포인트들의 트레드 값들이다.
단계(1054)에서, K 내의 {k, x(k)}는 샘플들과 적어도 하나의 다른 샘플의 트레드 및/또는 값의 비교에 기초하여 프루닝될 수 있다. 일 양상에서, 샘플의 트레드가 인접한 샘플의 트레드와 실질적으로 동등하고, 샘플의 값이 인접한 샘플의 임계치, 예를 들면, 제 2 임계치 T2 내에 있을 때, 샘플이 제거된다. 단계(1054)에서의 프로세싱은 도 10a의 단계(1004)에서의 프로세싱과 유사할 수 있다.
단계(1056)에서, 부가적인 포인트들이 결정될 수 있고, 부가적인 포인트들의 {k, x(k)}이 세트 K에 부가될 수 있다. 예를 들면, 감지 유닛(656)은 K 내의 어떠한 {k, x(k)}도 인접한 {k, x(k)}로부터 최대 트레드보다 많이 분리되지 않도록 하는 세트 K에 부가될 부가적인 포인트들을 식별할 수 있다. 따라서, 일 양상에서, 단계(1056)는 모든 i에 대해
Figure pat00059
< 최대 트레드이도록 하는 새로운 {k, x(k)}를 세트 K에 부가하는 단계를 포함한다.
단계(1058)에서, K 내의 {k, x(k)}는, 이미 양자화된 형태가 아니라면, 예를 들면, 양자화 모듈(654)에 의해 양자화된다. 상술된 바와 같이, 샘플의 값 및 트레드는 임의의 수의 방법들로 표현될 수 있고, 임의의 수의 디바이스들 또는 방법들을 사용하여 결정 또는 양자화될 수 있다. 양자화된 값들 및 양자화된 트레드들을 포함하는 측정들은, 예를 들면, 패킷화 및 저장 유닛(622)에 의해 패킷화 및 저장될 수 있다. 패킷들은, 예를 들면, 전송 모듈(616)에 의해 전송될 수 있다.
도 10d는 복수의 서브-대역들을 갖는 이산 신호 x(n)를 프로세싱하기 위한 방법(1000d)의 양상을 예시한다. 상기 방법은, 예를 들면, 센서(600d)에 의해 구현될 수 있다. 아래의 방법이 센서(600d)의 엘리먼트들에 관련하여 기술될 것이지만, 다른 컴포넌트들이 본원에 기재된 단계들 중 하나 이상을 구현하는데 사용될 수 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다.
단계(1060)에서, 신호 x(n)는, 예를 들면, 서브-대역 필터링 모듈들(670)에 의해 복수의 서브-대역들
Figure pat00060
로 분해될 수 있다. 각각의 서브-대역
Figure pat00061
의 프로세싱은 서브-대역이 단계(1060)에서 분리된 후에 단계(1052)로 계속될 수 있다. 서브-대역들
Figure pat00062
각각은, 신호 x(n)가 도 10c에 관련하여 프로세싱되는 것으로 기재된 방법과 유사하게 프로세싱될 수 있다. 따라서, 각각의 서브-대역
Figure pat00063
에 대한 단계들(1052, 1054, 1056 및 1058)은 도 10c에 관련하여 상술된 바와 같이 수행된다.
서브-대역들
Figure pat00064
모두에 대한 측정들은, 예를 들면, 패킷화 및 저장 모듈(622)에 의해 단계(1062)에서 패킷화 및 저장될 수 있고, 예를 들면, 전송 모듈(616)에 의해 전송될 수 있다. 측정들의 패킷화, 저장 및/또는 전송이 적어도 2 개의 별개의 단계들, 예를 들면, 패킷화 단계 및 저장 단계로서 구현될 수 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다. 측정들은, 2 개 이상의 서브-대역들로부터의 패킷들이 함께 저장 및/또는 전송되도록 저장 및/또는 전송될 수 있거나, 각각의 서브-대역에 대한 패킷들은 저장 및/또는 전송 동안에 개별적으로 유지될 수 있다.
상술된 바와 같이, 제 1 임계치, 제 2 임계치, 제 3 임계치, p, q 및/또는 최대 트레드는 하나 이상의 서브-대역들에 대해 개별적으로 선택될 수 있다. 일부 양상들에서, 파라미터들 T1, T2, T3, 최대 트레드, p, 및 q 중 하나 이상의 값은 모든 서브-대역들에서 동일할 수 있다. 따라서, T11은 Tm1과 대략 동등할 수 있다. 일부 양상들에서, 하나의 서브-대역의 파라미터들 T1, T2, T3, 최대 트레드, p, 및 q 중 적어도 하나의 값은 적어도 또 다른 서브-대역의 대응하는 파라미터의 값과 상이할 수 있다. 따라서, T12는 Tm2와 상이할 수 있다. 예를 들면, 임계치들 중 하나 이상은 서브-대역의 소스에 따라 조절될 수 있거나, 서브-대역을 더 많이 공격적으로 압축하도록 조절될 수 있다.
도 11a는 도 3에 예시된 BAN(300) 내에서 사용하기 위한 집선기(1100a)의 양상을 예시한 기능적 블록도이다. 집선기(1100a)는 도 3에 관련하여 상술된 집선기(310)를 포함할 수 있다. 상술된 바와 같이, 집선기(310)는 무선 디바이스, 예를 들면, 도 2에 예시된 무선 디바이스(202)로서 구현될 수 있다. 집선기(1100a)는 센서들(302-308) 중 임의의 센서와 통신하는데 사용될 수 있다. 일부 양상들에서, 집선기(1100a)는 이를 테면 환자를 모니터링하기 위해 멀티파라미터 시스템(때때로 MPS로서 지칭됨)에서 사용되는 모니터링 디바이스를 포함한다.
집선기(1100a)는, 예를 들면, 센서들(600a-600d) 중 하나로부터 전송되는 바와 같은 측정들을 수신하는데 사용되는 수신 모듈(1102)을 포함할 수 있다. 측정들은 신호의 포인트들의 트레드 및 값을 포함할 수 있다. 상술된 바와 같이, 측정들은 생물 의학적 센서, 예를 들면, 센서들(302-308)과 연관된 데이터 또는 정보를 포함할 수 있다. 수신된 측정들은 수신 모듈(1102) 또는 또 다른 모듈에 의해 복조, 하향 변환 또는 그렇지 않다면 프로세싱될 수 있다. 일부 양상들에서, 측정들은 패킷 형태로 수신되고, 패킷으로부터 추출된다.
수신 모듈(1102)은 수신기, 예를 들면, 도 2에 예시된 수신기(212), 또는 수신기들의 조합을 사용하여 구현될 수 있다. 수신 모듈(1102)은 트랜시버로 구현될 수 있고, 복조기 및/또는 수신 데이터 프로세서를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 수신 모듈(1102)은 안테나 및 트랜시버를 포함한다. 트랜시버는 센서들(302-308)로부터의 인바운드 무선 메시지들을 복조하도록 구성될 수 있다. 메시지들은 안테나를 통해 수신될 수 있고, 생물 의학적 정보와 연관된 정보를 포함할 수 있다. 안테나는 하나 이상의 캐리어들 및 하나 이상의 채널들을 통해 센서들(302-308)과 통신하도록 구성될 수 있다.
집선기(1100a)는 수신된 측정들로부터 신호를 재구성하는데 사용되는 재구성 모듈(1104)을 더 포함할 수 있다. 특정 양상들에서, 재구성된 신호는 이산 도메인으로 복원된다. 일부 양상들에서, 재구성된 신호는 균일하게 샘플링된 공간에서 나이키스트 도메인 데이터로서 표현된다. 일부 양상들에서, 복원된 신호는 아날로그 신호 x(t)의 샘플들 또는 이산 신호 x(n)의 식별된 값들과 유사하게 표현될 수 있다.
수신 모듈(1102)을 사용하여 수신되거나 재구성 모듈(1104)을 사용하여 재구성된 데이터는 버퍼 모듈(1106)에 일시적으로 저장될 수 있고, 버퍼 모듈(1106)은 집선기(1100a)에 의해 프로세싱되는 동안에 데이터를 일시적으로 저장하도록 구성된 RAM과 같은 휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 데이터는 정보, 비트들, 심볼들, 또는 다른 데이터 또는 표현들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 버퍼 모듈(1106)은 데이터를 저장하도록 구성된 데이터 버퍼 또는 메모리 어레이, 또는 다른 데이터 구조를 포함한다. 버퍼 모듈(1106)은 물론 복수의 이들 엘리먼트들을 포함할 수 있다. 버퍼 모듈(1106)은, 상이한 레벨들이 상이한 용량들 및 액세스 속도들을 갖는 다중-레벨 계층 캐시를 포함하여 프로세싱 모듈 캐시를 포함할 수 있다. 버퍼 모듈(1106)은 또한 랜덤 액세스 메모리(RAM), 또는 다른 휘발성 저장 디바이스들, 또는 비-휘발성 저장 디바이스들을 포함할 수 있다.
집선기(1100a)는 재구성된 신호에서 로컬 극치들을 결정 또는 식별하는데 사용되는 로컬 극치 결정 모듈(1108)을 더 포함할 수 있다. 로컬 극치 결정 모듈(1108)은 도 6c에 예시된 로컬 극치 결정 모듈(652)과 유사하게 구성될 수 있다. 예를 들면, 로컬 극치 결정 모듈(1108)은 신호의 슬로프가 대략 제로인 포인트들을 식별하도록 구성될 수 있다.
집선기(1100a)는 로컬 극치 결정 모듈(1108)에 의해 식별된 극치들의 값 및 위치 또는 트레드를 결정하는데 사용되는 결정 모듈(1110)을 더 포함할 수 있다. 결정 모듈(1110)의 기능 중 일부 또는 모두는 양자화 모듈(654)의 기능과 유사할 수 있다. 그러나, 결정 모듈(1110)은, 일부 양상들에서, 트레드를 양자화하는 대신에 극치들의 트레드만을 식별하도록 구성될 수 있다.
집선기(1100a)는 재구성된 신호로부터 로컬 극치 결정 모듈(1108)에 의해 식별된 의사(spurious) 극치 포인트들을 제거하는데 사용되는 제거 모듈(1112)을 더 포함할 수 있다. 일부 양상들에서, 제거 모듈(1112)은 결정 모듈(1110)에 의해 결정된 바와 같은 극치들의 값과 수신 모듈(1102)을 사용하여 수신된 대응하는 측정의 값의 비교에 기초하여 극치들을 제거하도록 구성된다.
일 양상에서, 극치의 값 및 수신 모듈(1102)을 사용하여 수신된 대응하는 측정의 값 사이의 차이가 임의의 임계치, 예를 들면, 델타보다 클 때, 제거 모듈(1112)은 극치를 거짓인 것으로 식별하도록 구성된다. 도 13에서, 6 개의 샘플들의 표현들이 예시된다. 샘플들(1322a, 1324a 및 1326a)은 수신 모듈(1102)에 의해 수신된 측정들을 나타내고, 원들로 도시된다. 샘플들(1322b, 1324b 및 1326b)은 로컬 극치 결정 모듈(1108)에 의해 식별된 극치들을 나타내고, 정사각형으로 도시된다. 샘플들(1322b, 1324b 및 1326b)은 샘플들(1322a, 1324a 및 1326a)에 각각 대응한다. 그러나, 도 13의 예에서 볼 수 있듯이, 샘플(1324b)의 값은, 예를 들면, 대략 .33 밀리볼트만큼 샘플(1324a)의 값과 상이하다. 델타가 이러한 값보다 더 낮게 설정되면, 샘플(1324b)은 거짓일 것이다.
집선기(1100a)는 제거 모듈(1112)에 의해 제거된 극치들에 대한 값들을 보간하는데 사용되는 보간 모듈(1114)을 더 포함할 수 있다. 값들은, 예를 들면, 근처의 또는 인접한 비-제거된 극치들에 기초하여 보간될 수 있다. 부가하여 또는 대신에, 값들은 근처 또는 인접한 재구성된 신호의 값들에 기초하여 보간될 수 있다. 따라서, 보간 모듈(1114)은 의사 로컬 극치들 근처의 신호를 보간하는데 사용될 수 있다.
일부 양상들에서, 비-제거된 극치들(예를 들면, 제거 후에 남아있는 극치들) 및 임의의 보간된 극치들은 재구성된 신호의 또 다른 버전을 생성하기 위해 재구성 모듈(1104)에 의해 사용된다. 그후, 이러한 다른 버전에는, 어떠한 의사 극치들도 제거 모듈(1112)에 의해 식별되지 않을 때까지, 로컬 극치 결정 모듈(1108), 결정 모듈(1110), 제거 모듈(1112) 및 보간 모듈(1114)에 의한 동일한 프로세싱이 실시될 수 있다. 이러한 방법에서, 재구성된 신호는 반복적으로 결정될 수 있다.
버퍼 모듈(1106)에 저장되는 재구성된 신호, 또는 재구성된 신호를 나타내는 데이터는 렌더링 모듈(1116)에 의해 렌더링될 수 있다. 렌더링 모듈(1116)은, 예를 들면, 디스플레이 디바이스 상에 디스플레이하기 위해 신호의 시각적 표현을 렌더링하도록 구성될 수 있거나, 다른 사후-프로세싱을 수행하도록 구성될 수 있다. 렌더링 모듈(1116)이 수행하도록 구성될 수 있는 추가적인 프로세싱을 당업자는 인식할 것이다.
도 11b는 도 3에 예시된 BAN(300) 내에서 사용하기 위한, 복수의 서브-대역들에 대한 집선기(1100b)의 양상을 예시한 기능적 블록도이다. 집선기(1100b)는 도 3에 관련하여 상술된 집선기(310)를 포함할 수 있다. 상술된 바와 같이, 집선기(310)는 무선 디바이스, 예를 들면, 도 2에 예시된 무선 디바이스(202)로서 구현될 수 있다. 집선기(1100b)는 센서들(302-308) 중 임의의 센서와 통신하는데 사용될 수 있다. 일부 양상들에서, 집선기(1100b)는 모니터링 디바이스를 포함한다.
집선기(1100b)는, 예를 들면, 센서들(600a-600d) 중 하나로부터의 측정들의 복수의 서브-대역들을 수신하는데 사용되는 수신 모듈(1122)을 포함할 수 있다. 그렇지 않다면, 수신 모듈(1122)은 도 11a에서의 수신 모듈(1102)과 유사하게 구성될 수 있다. 하나의 수신 모듈(1122)이 도 11b에 예시되지만, 복수의 수신 모듈들이 집선기(1100b)에서 구현될 수 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다. 예를 들면, 별개의 수신 모듈(1122)은 측정들의 각각의 개별적인 서브-대역을 수신하는데 사용될 수 있다.
신호는 재구성 모듈(1104)에 의해 각각의 서브-대역으로부터 재구성된다. 모듈들(1104, 1106, 1108, 1110, 1112, 1114 및 1116)은 도 11a에 관련하여 상술된 바와 같이 구성된다. 그러나, 도 11a에 기재된 바와 같이, 각각의 서브-대역의 프로세싱이 완료된 후에, 각각의 서브-대역으로부터 재구성된 신호들은 서브-대역 합성 모듈(1120)에 의해 조합된 신호 또는 종합 신호로 조합될 수 있다. 서브-대역들은 센서들(302-308)에 의해 수행된 서브-대역 분석과 호환 가능한 임의의 수의 방법들 또는 기술들을 사용하여 조합될 수 있다. 당업자는, 활용될 수 있는 절차들, 또는 서브-대역 합성 모듈(1120)이 재구성된 서브-대역들을 조합된 신호 또는 종합 신호로 조합하도록 구성될 수 있는 방법들을 인식할 것이다. 조합된 신호 또는 종합 신호는 렌더링 모듈(1116)에 의해 렌더링 또는 추가로 프로세싱될 수 있다.
또한, 집선기(1100a 및/또는 1100b)는 데이터에 대한 또는 클록 동기화를 위한 요청들을 BAN 라디오를 통해 하나 이사의 무선 센서들로 전송하도록 구성될 수 있다. 집선기(1100a 및/또는 1100b)는 BAN 라디오를 통한 통신들을 제어하기 위해 BAN 라디오에 결합된 미디어 액세스 제어기(MAC)를 더 포함할 수 있다. 집선기(1100a 및/또는 1100b)는 MAC에 결합된 프로세싱 시스템을 더 포함할 수 있다. 프로세싱 시스템은 MAC 및 BAN 라디오를 통해 센서들과 통신하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 프로세싱 시스템은 패킷 손실을 완화하고, 수신된 샘플 세트에서의 아티팩트들을 제거하고, 집선기(1100a 및/또는 1100b) 및 센서들 사이의 클록 오정렬을 결정 및 완화하고, 복수의 센서들로부터의 샘플 세트들을 정렬시키고, 바이탈 사인들을 해석하고 경보들을 트리거링하기 위해 수신되거나 재구성된 샘플들을 분석할 수 있다.
집선기(1100a 및/또는 1100b)는 제 3 세대(3G) 라디오들 또는 WiFi 라디오와 같은 부가적인 라디오들을 더 포함할 수 있다. 이들 라디오들은 집선기로부터 다른 디바이스들로 정보를 통신하도록 사용될 수 있다. 또한, 렌더링 모듈(1116)에 의해 수행되는 렌더링 및 사후-프로세싱은 중앙 집중된 저장소(repository) 및/또는 중앙 집중된 프로세싱 유닛으로의 3G 또는 WiFi 라디오를 통한 재구성된 데이터의 전송을 포함할 수 있다. 따라서, 집선기(1100a 및/또는 1100b)는 전송기 또는 트랜시버를 포함할 수 있다. 예를 들면, 사람의 셀 폰은 집선기(1100a 및/또는 1100b)로서 기능할 수 있다. 센서들로부터의 데이터에 기초하여 바이탈 사인들을 결정한 후에, 프로세싱 시스템은 3G 라디오들 또는 WiFi 라디오를 통해 바이탈 사인들에 관한 정보를 멀리 위치된 의사 또는 중앙 데이터베이스로 전송할 수 있다. 이롭게도, 집선기(1100a 및/또는 1100b)에서의 센서들로부터의 샘플들의 중앙 집중된 프로세싱은 센서들에서의 더 낮은 전력 소비 및 감소된 복잡성을 용이하게 할 수 있다. 또한, 집선기(1100a 및/또는 1100b)는 복수의 센서들에 대한 중앙 집중된 클록 동기화 제어기로서 작동할 수 있다.
당업자는, 집선기들(1100a 및/또는 1100b)에 관련하여 상술된 모듈들을 구현하는데 사용될 수 있는, 소프트웨어 또는 하드웨어 중 어느 하나 또는 양자를 포함할 수 있는 다양한 회로들, 칩들, 모듈들, 및/또는 컴포넌트들을 인식할 것이다. 집선기들(1100a 및 1100b)의 모듈들 중 하나 이상은 도 2에 예시된 프로세서(204)에서 부분적으로 또는 전체적으로 구현될 수 있다.
개별적으로 기재되었지만, 센서들(600a-600d) 및 집선기들(1100a 및 1100b)에 관련하여 기재된 기능적 블록들이 별개의 구조적 엘리먼트들일 필요는 없다는 것이 인식되어야 한다. 예를 들면, 로컬 극치 결정 모듈(602), 샘플 및 홀드 모듈(604), 값 양자화 모듈(606), 트레드 양자화 모듈(608), 감지 모듈(610), 패킷화 모듈(612), 제거 모듈(618), 서브-대역 필터링 모듈(620), 및 패킷화 및 저장 모듈(622) 중 두 개 이상은 단일 칩으로 구현될 수 있다. 마찬가지로, 재구성 모듈(1104), 로컬 극치 결정 모듈(1108), 결정 모듈(1110), 제거 모듈(1112), 보간 모듈(1114), 렌더링 모듈(1116), 및 서브-대역 합성 모듈(1120) 중 두 개 이상은, 예를 들면, 단일 칩으로 구현될 수 있다. 또한, 저장 모듈들 이외의 모듈들은 레지스터들과 같은 메모리를 포함할 수 있다. 마찬가지로, 기능적 블록들 또는 다양한 블록들의 기능의 부분들 중 하나 이상은 단일 칩으로 구현될 수 있다. 대안적으로, 특정 블록의 기능은 2 개 이상의 칩들 상에서 구현될 수 있다. 또한, 부가적인 모듈들 또는 기능은 센서들(600a-600d) 및 집선기들(1100a 및 1100b)에서 구현될 수 있다. 마찬가지로, 더 적은 모듈들 또는 기능들이 센서들(600a-600d) 및 집선기들(1100a 및 1100b)에서 구현될 수 있고, 센서들(600a-600d) 및/또는 집선기들(1100a 및 1100b)의 컴포넌트들은 복수의 구성들 중 임의의 구성으로 배열될 수 있다. 도 6a 내지 도 6d 및 도 11a 및 도 11b에 예시된 다양한 모듈들 사이 또는 부가적인 모듈들 사이의 부가적이거나 더 적은 결합들이 구현될 수 있다.
예를 들면, 도 25는 도 6a 내지 도 6d에 도시된 센서들(600a-600d)보다 더 적은 모듈들을 포함하는 센서(2500)의 양상을 예시한 기능적 블록도이다. 센서(2500)는 센서들(302-308) 중 임의의 센서를 포함할 수 있고, 집선기(310)와 통신하는데 사용될 수 있다. 센서(2500)는 신호, 예를 들면, 상술된 신호 x(t) 또는 x(n)에서 복수의 포인트들을 결정하는데 사용되는 포인트 결정 모듈(2502)을 포함할 수 있다. 일부 양상들에서, 포인트 결정 모듈(2502)은, 복수의 포인트들 중 적어도 하나의 포인트가, 신호의 또 다른 포인트의 값과 비교할 때, 제 1 임계치(예를 들면, T1)보다 큰 차이를 산출하는 신호의 값을 갖는 포인트 또는 신호의 로컬 최대치 또는 로컬 최소치를 포함하도록 하는 복수의 포인트들을 식별하도록 구성된다. 일 양상에서, 포인트 결정 모듈(2502)은 로컬 극치 결정 모듈(602), 감지 모듈(610), 로컬 극치 결정 모듈(652), 및/또는 감지 모듈(656)의 기능을 구현한다. 센서(2500)는 적어도 하나의 측정을 결정하는데 사용되는 측정 결정 모듈(2504)을 더 포함할 수 있다. 상술된 바와 같이, 측정은 복수의 포인트들 중 하나에서의 양자화된 신호 값 및 그 하나의 포인트에서의 양자화된 트레드를 포함할 수 있다. 일부 양상들에서, 측정 결정 모듈(2504)은 값 양자화 모듈(606), 트레드 양자화 모듈(608), 패킷화 모듈(612), 양자화 모듈(654) 및/또는 양자화 및 저장 모듈(658)의 기능을 구현한다. 당업자는 센서(2500)가 센서들(600a-600d)에 관련하여 예시된 모듈들 중 하나 이상을 더 포함할 수 있다는 것을 인식할 것이다.
또 다른 예로서, 도 26은 집선기들(1100a 및 1100b)보다 더 적은 모듈들을 포함하는 집선기(2600)의 양상을 예시한 기능적 블록도이다. 집선기(2600)는 집선기(310)를 포함할 수 있고, 센서들(302-308) 중 임의의 센서와 통신하는데 사용될 수 있다. 집선기(2600)는 신호를 나타내는 복수의 측정들을 수신하는데 사용되는 수신 모듈(2602)을 포함할 수 있다. 상술된 바와 같이, 측정들은 신호의 포인트들에서의 적어도 값 및 트레드를 포함할 수 있다. 일부 양상들에서, 수신 모듈(2602)은 수신 모듈(1102 및/또는 1122)의 기능을 구현한다. 집선기(2600)는 복수의 측정들에 적어도 부분적으로 기초하여 신호를 재구성하는데 사용되는 재구성 모듈(2604)을 더 포함할 수 있다. 일부 양상들에서, 재구성 모듈(2604)은 재구성 모듈(1104)의 기능을 구현한다. 집선기(2600)는 측정들에 기초하여 재구성된 신호의 적어도 하나의 샘플의 값을 수정하는데 사용되는 샘플 수정 모듈(2606)을 더 포함할 수 있다. 일부 양상들에서, 샘플 수정 모듈(2606)은 로컬 극치 결정 모듈(1108), 결정 모듈(1110), 제거 모듈(1112), 및/또는 보간 모듈(1114)의 기능을 구현한다. 당업자는 집선기(2600)가 집선기들(1100a 및 1100b)에 관련하여 예시된 모듈들 중 하나 이상을 더 포함할 수 있다는 것을 인식할 것이다.
로컬 극치 결정 모듈(602), 샘플 및 홀드 모듈(604), 값 양자화 모듈(606), 트레드 양자화 모듈(608), 감지 모듈(610), 패킷화 모듈(612), 제거 모듈(618), 서브-대역 필터링 모듈(620), 패킷화 및 저장 모듈(622), 재구성 모듈(1104), 로컬 극치 결정 모듈(1108), 결정 모듈(1110), 제거 모듈(1112), 보간 모듈(1114), 렌더링 모듈(1116), 및 서브-대역 합성 모듈(1120)에 관련하여 기재된 기능적 블록들 중 하나 이상 및/또는 기능적 블록들의 하나 이상의 조합들은 프로세싱 시스템, 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 주문형 집적 회로(ASIC), 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA) 또는 다른 프로그래밍 가능 논리 디바이스, 이산 게이트 또는 트랜지스터 논리, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본원에 기재된 기능들을 수행하도록 설계된 이들의 임의의 적절한 조합으로서 구현될 수 있다. 센서들(600a-600d 및 2500) 및 집선기들(1100a, 1100b, 및 2500)에 관련하여 기재된 기능적 블록들 중 하나 이상 및/또는 기능적 블록들의 하나 이상의 조합들은 또한, DSP 및 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 통신과 연관된 하나 이상의 마이크로프로세서들과 같은 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 또는 임의의 다른 그러한 구성 또는 프로세싱 시스템으로서 구현될 수 있다.
도 12a는 데이터를 디코딩하기 위한 방법(1200a)의 양상을 예시한다. 상기 방법은, 예를 들면, 디바이스(1100a)에 의해 구현될 수 있다. 아래의 방법이 디바이스(1100a)의 엘리먼트들에 관련하여 후술될 것이지만, 다른 컴포넌트들이 본원에 기재된 단계들 중 하나 이상을 구현하는데 사용될 수 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다.
단계(1202)에서, 복수의 측정들이 수신된다. 예를 들면, K 개의 측정들의 세트 내의 복수의 측정들 {k,x(k)}이 수신될 수 있다. 상술된 바와 같이, 측정들은 트레드 k 및 값 x(k)을 포함할 수 있다. 측정들은, 예를 들면, 수신 모듈(1102)을 사용하여 수신될 수 있다.
단계(1204)에서, 신호 x(n)의 추정치는 K의 수신된 측정들에 기초하여 xpost(n)으로서 재구성된다. 신호 xpost(n)는, 예를 들면, 재구성 모듈(1104)을 사용하여 재구성될 수 있다.
단계(1206)에서, 세트 Kpost는
Figure pat00065
인 포인트들로부터 결정된다. 이것은 세트
Figure pat00066
를 발생시키고, 여기서 kpost는 측정들
Figure pat00067
사이의 트레드 값들이다. 따라서, Kpost 내의 샘플들이 재구성된 신호 xpost(n)의 로컬 극치들을 포함할 수 있고,
Figure pat00068
가 이러한 로컬 극치들에서의 트레드들 및 값들을 포함할 수 있다는 것을 볼 수 있다. 세트 Kpost는, 예를 들면, 로컬 극치 결정 모듈(1108) 및/또는 결정 모듈(1110)을 사용하여 결정될 수 있다.
단계(1208)에서, 세트 Kpost는, 수신된 데이터 K의 부분으로서 수신된 측정들에 가까운 식별된 극치 포인트들을 무시함으로써 정제된다. 따라서, Kpost = {모든 n에 대해
Figure pat00069
}이다. 이러한 방법에서, 의사 극치들은, 예를 들면, 제거 모듈(1112)을 사용하여 대응하는 수신된 측정과의 비교에 기초하여 제거될 수 있다.
단계(1210)에서, 단계(1208)에서 제거된 다수의 샘플들 L은, 예를 들면, 보간 모듈(1114)에 의해 보간될 수 있다. 이러한 방법에서, 신호 x(n)의 추정치 xreconstructed(n)이 생성될 수 있다. 일부 양상들에서, 신호 xreconstructed(n)는 프로세싱을 위해 신호가 추가로 정제될 수 있도록 하는 단계(1204)로 복귀된다. 일부 양상들에서, 신호 xreconstructed(n)는, 어떠한 의사 극치들도 단계(1208)에서 제거되지 않을 때까지 단계들(1204-1210)에 따라 반복적으로 프로세싱된다. 이러한 방법에서, 최종 xreconstructed(n)가 반복적으로 결정될 수 있다.
도 12b는 데이터를 디코딩하기 위한 방법(1200b)의 양상을 예시한다. 상기 방법은, 예를 들면, 디바이스(1100b)에 의해 구현될 수 있다. 아래의 방법이 디바이스(1100b)의 엘리먼트들에 관련하여 후술될 것이지만, 다른 컴포넌트들이 본원에 기재된 단계들 중 하나 이상을 구현하는데 사용될 수 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다.
단계(1220)에서, 복수의 서브-대역들에 대한 측정들은, 예를 들면, 수신 모듈(1122)을 사용하여 수신된다. 이러한 측정들은 K1-Km 측정들의 세트들 내의
Figure pat00070
을 포함할 수 있다. 각각의 서브-대역들에 대한 신호의 추정치는 단계(1220)에서 수신된 K1-Km의 측정들에 기초하여 단계(1204)에서
Figure pat00071
로서 재구성된다.
재구성된 신호들
Figure pat00072
각각은 xpost(n)이 프로세싱되는 방법과 유사한 도 12a에 관련하여 상술된 단계들(1204, 1206, 2108 및 1210)에 따라 프로세싱될 수 있다. 단계(1210)에서, 서브-대역들의 추정들
Figure pat00073
이 생성될 수 있다. 일부 양상들에서, 추정들
Figure pat00074
중 하나 이상은 추가로 정제되도록 각각의 단계(1204)로 복귀될 수 있다. 일부 양상들에서, 추정들
Figure pat00075
중 하나 이상은, 어떠한 의사 극치들도 단계(1208)에서 제거되지 않을 때까지 각각의 단계들(1204-1210)에 따라 반복적으로 프로세싱된다. 이러한 방법에서, 서브-대역들에 대한 최종
Figure pat00076
이 반복적으로 결정될 수 있다.
단계(1222)에서, 각각의 서브-대역에 대한 재구성된 신호 추정치들
Figure pat00077
은, 예를 들면, 서브-대역 합성 모듈(1120)에 의해 종합 신호로 조합될 수 있다. 이러한 방법에서, 신호는 복수의 디코딩된 서브-대역들로부터 재구성될 수 있다.
시뮬레이션들 및 다른 유사 예들
다음의 논의는 본원에 기재된 디바이스들 및 방법들의 하나 이상의 이점들을 예시하도록 예로서 제공된다. 당업자는 다른 이점들 및/또는 시뮬레이션들을 인식할 것이고, 다음의 논의가 본 발명에 대한 제한이 아니라는 것을 이해할 것이다.
정해진 애플리케이션에서 특정 데이터 압축 방식의 선택은, 예를 들면, (a) 전력 소비 또는 계산적 복잡성, (b) 압축 비율, (c) 왜곡 또는 압축 품질 및 (d) 알고리즘 레이턴시를 포함하는 많은 기준들에 의존할 수 있다.
본원에 기재된 인코딩 동작들은 종래의 접근법들보다 상당히 더 낮은 복잡성으로 실현될 수 있다. 일부 양상들에서, 전체 전력 또는 계산적 복잡성은 대략 동일할 수 있지만, 많은 BAN들에 대해, 센서로부터의 계산적 부담을 없애는 것이 이롭다.
압축 비율은 나이키스트_레이트/압축된 _데이터_레이트로서 규정될 수 있다. 도 15 및 도 16은 ECG 데이터의 예들을 도시하고, 도 17 및 도 18은 스피치 데이터의 예들을 도시하고, 도 20 내지 도 24는 다양한 압축 비율들을 갖는 3D-가속도계 데이터의 예들을 도시한다.
왜곡 또는 압축 품질은 손실이 있는 압축 방식들에 관련하여 평가하기에 어려울 수 있다. 상기 품질은 애플리케이션에 크게 의존한다. 스피치 및 오디오 애플리케이션들에 대해, MSE(mean squared error)와 같은 객관적인 메트릭들이 지각 품질과 잘 상관되지 않기 때문에, 초보 및 전문 청취자들에게 손실이 있는 압축 방식 후에 데이터의 품질을 평가하도록 요청하는 것이 관습적이다. BAN들에 관련하여, 오리지널 및 재구성된 신호 사이의 정규화된 RMSE(root mean squared error)가 사용될 수 있다. 정규화된 RMSE에 대한 표현(dB로)이
Figure pat00078
에 의해 주어지고, 여기서 x는 원시(raw) 신호이고,
Figure pat00079
는 압축된 데이터(서브-나이키스트 측정들 및 위치들일 수 있음)로부터 획득된 디코딩된 버전이다. 정규화는 입력 신호 동적 범위에 관련된 것이다. 상이한 활동 상태들에 대한 분류 에러, 심박수 추정에서의 에러 등과 같은 애플리케이션 특정 태스크들을 고려하는 것이 또한 가능하다.
도 14는 상술된 방법들(1000a-1000d)에 기초하여 선택된 샘플들을 갖는 예시적인 ECG 세그먼트를 도시한다. 본원에 논의된 예시된 시뮬레이션들에서, 샘플들은 서브-나이키스트 샘플들이지만, 당업자는 신호들 및 샘플들의 많은 다른 실현들이 가능하다는 것을 이해할 것이다. 본질적으로, 도 14에서 ECG 세그먼트에 대한 압축된 표현은 선택된 서브-나이키스트 측정들 및 그들의 위치들에 의해 정해진다. 이러한 시뮬레이션들에서 생성된 모든 ECG 예들은 200 Hz의 샘플링 레이트에서 획득된 원시 데이터를 사용했다.
도 15는 본원에 기재된 감지 접근법에 기초한 로컬 극치들을 사용하여 압축된 예시적인 ECG 세그먼트(10 초 지속 기간)를 도시하고, 또한 대응하는 디코딩된 버전을 도시한다. 이러한 경우에서 재구성 정규화된 RMSE는 -68.6 dB이고, 압축 비율은 4.14와 동일하다. 디코딩된 ECG 신호의 형태론(morphology) 및 동적 범위는 원시 버전과 양호하게 일치한다는 것을 주시하자.
도 16은 본원에 기재된 극치-기반 감지 접근법을 사용하여 압축된 또 다른 예시적인 ECG 세그먼트(10 초 지속 기간)를 도시하고, 또한 대응하는 디코딩된 버전을 도시한다. 이러한 경우에, 재구성 정규화된 RMSE는 -61.6 dB이고, 압축 비율은 7.29와 동일하다. 이러한 세그먼트는 도 15보다 더 높은 심박수를 도시한다.
본원에 기재된 방법들은, 예를 들면, 스피치 신호들과 사용하기 위한 상술된 신호들보다 더 넓은 대역폭을 갖는 데이터에 대해 사용될 수 있다. 알려진 알고리즘들에서, 감지 패러다임을 스피치 및 오디오에 적용하는 다음과 같은 주요 2 개의 방법들이 존재한다. (1) 시간 도메인에서 포인트 샘플링을 직접적으로 적용함. (2) 스펙트럼 도메인에서 포인트 샘플링을 적용함. 제 2 방법은 스피치 및 오디오의 스펙트럼 속성들이 이용될 수 있기 때문에 압축에 대해 더 양호한 잠재력을 갖는다. 예를 들면, 각각의 스펙트럼 대역에서 감지에 대한 상이한 제약들이 강제되고, 이러한 대역들의 상대적인 음향 중요도에 상관될 수 있다. 그러나, 그러한 방법들은 일반적으로 스피치의 속성들에 의존한다. 마찬가지로, 음악 압축과 같은 압축 방식들은 일반적으로 청각의 속성들에 의존한다. 본원에 기재된 방법들이 스피치 및 청각 속성들과 같은 외부의 물리적 제약들과 독립적으로 구현될 수 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다.
도 17은 신호를 리트리브(retrieve)하기 위해 DCT 변환 및 다음에 오는 그의 역 DCT를 통해 취해지는 16 kHz 샘플링된 광대역 스피치 신호의 예를 도시한다. 도 18은 동일한 신호이지만, 상이한 스펙트럼 대역들에서 상이한 감지 제약들을 적용함으로써 성취되는 ~2x 압축을 갖는 신호를 도시한다. 재구성은 스펙트럼 도메인에서 로컬 극치 기반 감지 데이터에 적용된다. 기준치의 무압축 경우에 비해 2x 압축을 통해 약 4 dB의 SNR만이 손실되는 것을 볼 수 있다.
압축된 측정들에 기초하여 재구성 품질을 분석하는 대안적인 방법이 이제 제시될 것이다. 주요 컴포넌트 분석 기반 프로젝션 기초가 구성될 수 있고, 이것은 원시 ECG 데이터로부터 계산된 공분산 행렬의 고유 벡터 분해를 사용하여 획득된다(200 Hz, 길이 250 샘플들의 각각의 세그먼트, 50000에 가까운 공분산 행렬을 계산하는데 사용되는 세그먼트들의 총수로 샘플링됨). 이러한 경우에, 250 개의 고유 벡터들이 획득되고, 이들 각각은 차원 250의 벡터이다. PCA 기반으로의 ECG 세그먼트의 프로젝션은 각각의 고유 벡터 차원을 따라 신호 분산을 양자화한다. 도 19에 도시된 시뮬레이션에 대해, 5 분 길의 ECG 세그먼트가 고려되고, 5 분 길의 ECG 세그먼트는 250 개의 샘플들의 세그먼트들을 프로세싱함으로써 압축 및 디코딩된다. 도 19는 프로젝팅된 PCA 계수들의 분산들을 250 개의 PCA 고유 벡터들을 따라 플로팅함으로써 디코더의 재구성 품질을 분석한다. 원시 ECG 세그먼트들 및 서브-나이키스트 기반 디코딩된 ECG 세그먼트들 양자는 PCA 기반 상에 프로젝팅된다(유사한 G 데이터로부터 획득된 공분산 행렬을 사용하여 트레이닝됨). 그래프에서 플로팅된 분산들은 230 개의 세그먼트들(250 개의 샘플들의 길이를 각각 가짐)에 걸쳐 평균화되었다. PCA 도메인에서 계수들에 대한 분산들이 디코딩된 신호 및 원시 데이터 사이에서 양호한 일치를 표시한다는 것이 관찰될 수 있다.
도 20 내지 도 23은 로컬 극치 기반 감지 및 압축 접근법에 대한 3D-가속도계 데이터에 기초한 예들을 도시한다. 상이한 도면들은 상이한 활동 조건들에 대해 가속도계 데이터의 디코딩된 버전 및 원시 버전을 보여준다. 본원에 포함된 모든 3D-가속도계 데이터는 센서를 인간의 가슴 상에 배치함으로써 획득되었다. 본원에서 고려된 다양한 예들에 대해 RMSE < -74 dB 및 압축 비율 > 6인 것이 입증된다.
다음에, x가 EMD(Empirical Mode Decomposition)을 사용하여 M 개의 서브-대역들로 분해되는 예가 제시된다. 각각의 서브-대역 m에서, 파라미터들 Tm1, Tm2, maxTreadm, pm 및 qm은 측정들의 Km 세트들을 생성하는데 사용된다. Km 측정들이 패킷화 및 전송된다. 디코딩 프로세스는 이러한 서브-대역들 각각에 적용되고, 이러한 추정된 서브-대역 신호들은 신호 추정치
Figure pat00080
를 제공하기 위해 다시 부가된다. 압축 비율이 나이키스트_레이트/압축된_데이터_레이트로서 규정된다는 것을 상기하라. 이러한 경우에, 압축된 데이터 레이트는 각각의 서브-대역에 대해 그러한 포인트들에서의 극치 포인트들 및 위치들, 또는 값들 및 트레드들을 나타내기 위해 필요한 비트들을 부가함으로써 계산된다.
도 24는 각각의 서브-대역 내에서 로컬 극치 기반 압축을 입증하기 위한, 가속도계 데이터에 기초한 예를 도시한다.
알고리즘 레이턴시는 특정 실시간 서비스들에서 중요할 수 있다. 본원에 기재된 방법들의 레이턴시는 대략 재구성 동안에 단일 전송 패킷의 지속 기간일 수 있다.
당업자는 본원에 기재된 시스템들, 디바이스들, 및 방법들의 많은 이점들을 인식할 것이다. 예를 들면, 복잡한 인코딩 알고리즘들 없이 BAN 애플리케이션들에서 공중 대역폭에 걸쳐 감소할 수 있는 저전력 인코딩이 성취될 수 있다. 또한, 상기 방법들은 신호들의 다수의 클래스들에 대해 일반적이다. 위에 제시된 시뮬레이션들에서, 압축이 ECG, 3D-가속도계, 및 스피치 데이터에 대해 적절하다는 것이 입증되었다. 일부 양상들의 시스템들, 디바이스들, 및 방법들은 극치들과 관련하여 본원에 기재된다. 그 시스템들, 디바이스들, 및 방법들이 또한 단일 극치뿐만 아니라 복수의 극치들에 적절할 수 있다는 것을 당업자는 인식할 것이다.
본원에 개시된 방법들은 설명된 방법을 달성하기 위한 하나 이상의 단계들 또는 동작들을 포함한다. 상기 방법 단계들 및/또는 동작들은 청구항들의 범위를 벗어나지 않으면서 서로 상호 교환될 수 있다. 다시 말해서, 단계들 또는 동작들의 특정 순서가 지정되지 않는 한, 특정 단계들 및/또는 동작들의 순서 및/또는 사용은 청구항들의 범위를 벗어나지 않으면서 수정될 수 있다.
하나 이상의 예시적인 실시예들에서, 설명된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 결합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어로 구현된다면, 그 기능들은 컴퓨터-판독 가능 매체 상에 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 저장되거나 이를 통해 전송될 수 있다. 컴퓨터-판독 가능 매체들은 한 곳에서 다른 곳으로 컴퓨터 프로그램의 이동을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체들 및 컴퓨터 저장 매체들 양자를 포함한다. 저장 매체들은 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용 가능 매체들일 수 있다. 비제한적인 예시로, 그러한 컴퓨터-판독 가능 매체들은 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광 디스크 저장소, 자기 디스크 저장소 또는 다른 자기 저장 디바이스들, 신호, 또는 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 원하는 프로그램 코드를 운반 또는 저장하는 데 사용될 수 있으며 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 접속 수단이 적절하게 컴퓨터-판독 가능 매체로 명명된다. 예를 들어, 소프트웨어가 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, 디지털 가입자 라인(DSL), 또는 적외선, 라디오 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 이용하여 웹사이트, 서버 또는 다른 원격 소스로부터 전송되면, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, DSL, 또는 적외선, 라디오 및 마이크로파와 같은 무선 기술들은 매체의 정의 내에 포함된다. 여기에서 사용되는 디스크(disk) 및 디스크(disc)는 콤팩트 디스크(CD: compact disc), 레이저 디스크(laser disc), 광학 디스크(optical disc), 디지털 다기능 디스크(DVD: digital versatile disc), 플로피 디스크(floppy disk) 및 블루-레이 디스크(blu-ray disc)를 포함하며, 여기서 디스크(disk)들은 일반적으로 자기적으로 데이터를 재생하는 반면에, 디스크(disc)들은 레이저들을 통해 데이터를 광학적으로 재생한다. 따라서, 일부 양상들에서, 컴퓨터 판독 가능 매체는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(예를 들면, 유형의 매체들)를 포함할 수 있다. 또한, 일부 양상들에서, 컴퓨터 판독 가능 매체는 일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(예를 들면, 신호)를 포함할 수 있다. 위의 것들의 결합들은 또한 컴퓨터-판독 가능 매체들의 범위 내에 포함되어야 한다.
따라서, 특정 양상들은 본원에 제시된 동작들을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램 물건을 포함할 수 있다. 예를 들어, 그러한 컴퓨터 프로그램 물건은 명령들을 저장한(그리고/또는 인코딩한) 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함할 수 있으며, 명령들은 본원에 설명된 동작들을 수행하도록 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행 가능하다. 특정 양상들에 대해, 컴퓨터 프로그램 물건은 패키지 재료를 포함할 수도 있다. 일부 양상들에서, 컴퓨터 프로그램 물건은 그 안에 실행 가능한 명령들을 갖는 필드-프로그래밍 가능 어레이(FPGA) 또는 ASIC와 같은 하드웨어 컴포넌트를 포함한다. 일부 양상들에서, 컴퓨터 프로그램 물건은 그러한 저장된 명령들을 갖는 DSP 또는 프로세서를 포함한다.
소프트웨어 또는 명령들은 또한 전송 매체를 통해 전송될 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어가 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, 디지털 가입자 회선(DSL: digital subscriber line), 또는 적외선, 라디오 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 이용하여 웹사이트, 서버 또는 다른 원격 소스로부터 전송된다면, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, DSL, 또는 적외선, 라디오 및 마이크로파와 같은 무선 기술들이 전송 매체의 정의에 포함된다.
또한, 본원에 설명된 방법들 및 기술들을 수행하기 위한 모듈들 및/또는 다른 적절한 수단은 적용 가능하다면 사용자 단말기 및/또는 액세스 포인트에 의해 다운로드될 수 있고 그리고/또는 그렇지 않다면 획득될 수 있는 것이 인식되어야 한다. 예를 들어, 그러한 디바이스는 서버에 연결되어 본원에 설명된 방법들을 수행하기 위한 수단의 전송을 용이하게 할 수 있다. 대안적으로, 본원에 설명된 다양한 방법들은 사용자 단말기 및/또는 액세스 포인트가 저장 수단을 디바이스에 연결 또는 제공할 때 다양한 방법들을 획득할 수 있도록 저장 수단(예를 들어, RAM, ROM, 콤팩트 디스크(CD) 또는 플로피 디스크와 같은 물리적 저장 매체 등)을 통해 제공될 수 있다. 또한, 본원에 설명된 방법들 및 기술들을 디바이스에 제공하기 위한 임의의 다른 적절한 기술이 이용될 수 있다.
청구항들은 위에서 예시된 바로 그 구성 및 컴포넌트들로 한정되지 않는 것으로 이해되어야 한다. 청구항들의 범위를 벗어나지 않으면서, 상술된 방법들, 장치들, 및 시스템들의 배치, 동작 및 세부 사항들에 대해 다양한 수정들, 변화들 및 변형들이 이루어질 수 있다.
본 발명의 무선 디바이스는 무선 디바이스에 의해 전송되거나 무선 디바이스에서 수신되는 신호들에 기초하여 기능들을 수행하는 다양한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 무선 디바이스는 또한 착용식(wearable) 무선 디바이스를 지칭할 수도 있다. 일부 양상들에서, 착용식 무선 디바이스는 무선 헤드셋 또는 무선 시계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 무선 헤드셋은 수신기를 통해 수신된 데이터에 기초하여 오디오 출력을 제공하도록 적응된 트랜스듀서(transducer)를 포함할 수 있다. 무선 시계는 수신기를 통해 수신된 데이터에 기초하여 표시를 제공하도록 적응된 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다. 무선 감지 디바이스는 전송기를 통해 전송될 데이터를 제공하도록 적응된 센서를 포함할 수 있다.
무선 디바이스들이 생물 의학적 데이터 및/또는 BAN에 관련하여 상술되었지만, 본 발명의 무선 디바이스들은 이러한 구성들 또는 구현들로 제한되지 않는다. 예를 들면, 본원의 교시들에 따른 무선 디바이스는, 다른 환경들 및 용도들 중에서도, 의료, 피트니스, 웰-빙, 게이밍, 또는 자동차 환경에서 사용될 수 있다. 추가로 아래에 기재된 바와 같이, 그러한 환경들 내의 무선 디바이스들은 BAN들로 제한되지 않지만, 임의의 무선 환경, 예를 들면, 로컬 영역 네트워크(LAN), 광역 네트워크(WAN), 개인 영역 네트워크, 셀룰러 네트워크, 제어기 영역 네트워크(CAN), 또는 다른 그러한 네트워크 또는 환경에서 통신할 수 있다.
무선 디바이스는 임의의 적당한 무선 통신 기술에 기초하거나 또는 그렇지 않다면 이러한 기술을 지원하는 하나 이상의 무선 통신 링크들을 통해 통신할 수 있다. 예를 들어, 일부 양상들에서 무선 디바이스는 네트워크와 연관될 수 있다. 일부 양상들에서, 네트워크는 초광대역 기술 또는 몇몇의 다른 적당한 기술을 이용하여 구현되는 (예를 들어, 30미터 정도의 무선 커버리지 영역을 지원하는) 개인 영역 네트워크 또는 (예를 들어, 10미터 정도의 무선 커버리지 영역을 지원하는) 신체 영역 네트워크를 포함할 수 있다. 일부 양상들에서, 네트워크는 로컬 영역 네트워크 또는 광역 네트워크를 포함할 수 있다. 무선 디바이스는, 예를 들어, CDMA, TDMA, OFDM, OFDMA, WiMAX 및 Wi-Fi와 같은 다양한 무선 통신 기술들, 프로토콜들 또는 표준들 중 하나 이상을 지원하거나 아니면 이를 이용할 수 있다. 마찬가지로, 무선 디바이스는 다양한 대응하는 변조 또는 다중화 방식들 중 하나 이상을 지원하거나 아니면 이용할 수 있다. 따라서, 무선 디바이스는 상기 또는 다른 무선 통신 기술들을 이용하여 하나 이상의 무선 통신 링크들을 구축하고 이를 통해 통신하기 위한 적절한 컴포넌트들(예를 들어, 에어 인터페이스들)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 디바이스는 무선 매체를 통한 통신을 용이하게 하는 다양한 컴포넌트들(예를 들어, 신호 생성기들 및 신호 프로세서들)을 포함할 수 있는 연관된 전송기 및 수신기 컴포넌트들(예를 들어, 전송기(210) 및 수신기(212))을 갖는 무선 트랜시버를 포함할 수 있다.
본원의 사상들은 다양한 장치들(예를 들어, 디바이스들)로 통합(예를 들어, 다양한 장치들 내에 구현되거나 다양한 장치들에 의해 수행)될 수 있다. 예를 들어, 본원에 교시된 하나 이상의 양상들은 전화기(예를 들어, 셀룰러 폰), 개인 데이터 보조기기("PDA") 또는 소위 스마트폰, 엔터테인먼트 디바이스(예를 들어, 음악 및 비디오 플레이어들을 포함하는 휴대형 매체 디바이스), 헤드셋(예를 들어, 헤드폰들, 이어피스(earpiece) 등), 마이크로폰, 의료 감지 디바이스(예를 들어, 바이오메트릭 센서, 심박수 모니터, 보도계(pedometer), EKG 디바이스, 스마트 밴드 등), 환자 모니터링 디바이스(예를 들면, MPS), 사용자 I/O 디바이스(예를 들어, 시계, 원격 제어, 조명 스위치, 키보드, 마우스 등), 환경 감지 디바이스(예를 들어, 타이어 공기압 모니터), 의료 또는 환경 감지 디바이스로부터 데이터를 수신할 수 있는 모니터링 디바이스(예를 들어, 데스크톱, 모바일 컴퓨터 등), 현장 치료(point-of-care) 디바이스, 보청기, 셋-톱 박스 또는 임의의 다른 적당한 디바이스로 통합될 수 있다. 모니터링 디바이스는 또한 네트워크와의 접속을 통해 상이한 감지 디바이스들로부터의 데이터에 액세스할 수도 있다.
이러한 디바이스들은 상이한 전력 및 데이터 요건들을 가질 수 있다. 일부 양상들에서, 본원의 교시들은 (예를 들어, 임펄스-기반 시그널링 방식 및 저 듀티 사이클 모드들의 사용을 통해) 저전력 애플리케이션들에서의 사용을 위해 적응될 수도 있고, (예를 들어, 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(예를 들어, 액세스 포인트)를 포함할 수 있다. 그러한 액세스 디바이스는, 예를 들어, 유선 또는 무선 통신 링크를 통해 또 다른 네트워크(예를 들어, 인터넷 또는 셀룰러 네트워크와 같은 광역 네트워크)에 대한 접속성을 제공할 수 있다. 따라서, 액세스 디바이스는 다른 디바이스(예를 들어, 무선국)가 다른 네트워크 또는 몇몇의 다른 기능을 액세스하는 것을 가능하게 할 수 있다. 또한, 디바이스들 중 하나 또는 양자가 휴대형일 수도 있거나, 일부 경우들에서, 상대적으로 비-휴대형일 수도 있는 것으로 인식되어야 한다. 또한, 무선 디바이스가 또한 적절한 통신 인터페이스를 통해 비-무선 방식으로(예를 들어, 유선 접속을 통해) 정보를 전송 및/또는 수신할 수도 있는 것으로 인식되어야 한다.

Claims (29)

  1. 장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 방법으로서,
    상기 신호를 나타내는 복수의 측정들을 수신하는 단계 ― 상기 복수의 측정들은 적어도 상기 신호의 포인트들에서의 트레드 및 값을 포함함 ― ;
    상기 복수의 측정들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 신호를 재구성하는 단계;
    상기 측정들에 기초하여 상기 재구성된 신호의 적어도 하나의 샘플의 값을 수정하는 단계; 및
    하나 또는 그 초과의 결정된 로컬 극치들의 값과 대응하는 수신된 측정의 값 사이의 차이가 임계치보다 크면, 상기 결정된 로컬 극치들 중 하나 또는 그 초과를 제거하는 단계를 포함하고,
    상기 수정하는 단계는 상기 재구성된 신호의 로컬 극치들(local extrema)을 결정하는 단계를 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 수정하는 단계는 상기 결정된 로컬 극치들과 상기 신호의 수신된 측정들을 비교하는 단계를 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 결정된 로컬 극치들 중 하나 또는 그 초과가 제거된 후에 남아있는 상기 결정된 로컬 극치들에 기초하여 상기 신호를 재구성하는 단계를 더 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    제거된 로컬 극치에 대응하는 제 1 위치 근처에 위치된 남아있는 로컬 극치들에 기초하여 상기 제 1 위치 근처의 신호의 값들을 보간(interpolating)하는 단계를 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 방법.
  5. 제 3 항에 있어서,
    제거된 로컬 극치에 대응하는 제 1 위치 근처의 재구성된 신호의 값들에 기초하여 상기 제 1 위치 근처의 신호의 값들을 보간하는 단계를 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    복수의 서브-대역들에 대해 상기 수신하는 단계, 상기 재구성하는 단계, 및 상기 수정하는 단계를 수행하는 단계를 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    조합된 신호를 생성하기 위해, 상기 서브-대역들 중 적어도 하나의 서브-대역의 수정된 재구성된 신호와 상기 서브-대역들 중 적어도 하나의 다른 서브-대역의 수정된 재구성된 신호를 조합하는 단계를 더 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 신호의 포인트들은 상기 신호의 로컬 극치들을 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 수정된 재구성된 신호는 생물 의학적 센서와 연관된 데이터를 나타내는 정보를 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 방법.
  10. 장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치로서,
    상기 신호를 나타내는 복수의 측정들을 수신하도록 구성된 수신기 ― 상기 복수의 측정들은 적어도 상기 신호의 포인트들에서의 트레드 및 값을 포함함 ― ; 및
    상기 복수의 측정들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 신호를 재구성하도록 구성되고, 상기 측정들에 기초하여 상기 재구성된 신호의 적어도 하나의 샘플의 값을 수정하며, 상기 재구성된 신호의 로컬 극치들을 결정하고, 하나 또는 그 초과의 결정된 로컬 극치들의 값과 대응하는 수신된 측정의 값 사이의 차이가 임계치보다 크면 상기 결정된 로컬 극치들 중 하나 또는 그 초과를 제거하도록 추가로 구성된 프로세싱 시스템을 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 프로세싱 시스템은 상기 결정된 로컬 극치들과 상기 신호의 수신된 측정들을 비교하도록 구성되는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 프로세싱 시스템은 상기 결정된 로컬 극치들 중 하나 또는 그 초과가 제거된 후에 남아있는 상기 결정된 로컬 극치들에 기초하여 상기 신호를 재구성하도록 구성되는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 프로세싱 시스템은 제거된 로컬 극치에 대응하는 제 1 위치 근처에 위치된 남아있는 로컬 극치들에 기초하여 상기 제 1 위치 근처의 신호의 값들을 보간하도록 구성되는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 프로세싱 시스템은 제거된 로컬 극치에 대응하는 제 1 위치 근처의 재구성된 신호의 값들에 기초하여 상기 제 1 위치 근처의 신호의 값들을 보간하도록 구성되는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 수신기는 복수의 서브-대역들을 나타내는 복수의 측정들을 수신하도록 구성되고,
    상기 프로세싱 시스템은 상기 복수의 서브-대역들을 재구성하고, 상기 재구성된 복수의 서브-대역들을 수정하도록 구성되는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 프로세싱 시스템은, 조합된 신호를 생성하기 위해, 상기 서브-대역들 중 적어도 하나의 서브-대역의 수정된 재구성된 신호와 상기 서브-대역들 중 적어도 하나의 다른 서브-대역의 수정된 재구성된 신호를 조합하도록 추가로 구성되는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치.
  17. 제 10 항에 있어서,
    상기 신호의 포인트들은 상기 신호의 로컬 극치들을 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치.
  18. 제 10 항에 있어서,
    상기 수정된 재구성된 신호는 생물 의학적 센서와 연관된 데이터를 나타내는 정보를 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치.
  19. 장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치로서,
    상기 신호를 나타내는 복수의 측정들을 수신하기 위한 수단 ― 상기 복수의 측정들은 적어도 상기 신호의 포인트들에서의 트레드 및 값을 포함함 ― ;
    상기 복수의 측정들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 신호를 재구성하기 위한 수단;
    상기 측정들에 기초하여 상기 재구성된 신호의 적어도 하나의 샘플의 값을 수정하기 위한 수단; 및
    하나 또는 그 초과의 결정된 로컬 극치들의 값과 대응하는 수신된 측정의 값 사이의 차이가 임계치보다 크면, 상기 결정된 로컬 극치들 중 하나 또는 그 초과를 제거하기 위한 수단을 포함하고,
    상기 수정하기 위한 수단은 상기 재구성된 신호의 로컬 극치들을 결정하기 위한 수단을 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 수정하기 위한 수단은 상기 결정된 로컬 극치들과 상기 신호의 수신된 측정들을 비교하기 위한 수단을 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치.
  21. 제 19 항에 있어서,
    상기 결정된 로컬 극치들 중 하나 또는 그 초과가 제거된 후에 남아있는 상기 결정된 로컬 극치들에 기초하여 상기 신호를 재구성하기 위한 수단을 더 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치.
  22. 제 21 항에 있어서,
    제거된 로컬 극치에 대응하는 제 1 위치 근처에 위치된 남아있는 로컬 극치들에 기초하여 상기 제 1 위치 근처의 신호의 값들을 보간하기 위한 수단을 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치.
  23. 제 21 항에 있어서,
    제거된 로컬 극치에 대응하는 제 1 위치 근처의 재구성된 신호의 값들에 기초하여 상기 제 1 위치 근처의 신호의 값들을 보간하기 위한 수단을 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치.
  24. 제 19 항에 있어서,
    복수의 서브-대역들에 대해 상기 수신하는 것, 상기 재구성하는 것, 및 상기 수정하는 것을 수행하기 위한 수단을 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치.
  25. 제 24 항에 있어서,
    조합된 신호를 생성하기 위해, 상기 서브-대역들 중 적어도 하나의 서브-대역의 수정된 재구성된 신호와 상기 서브-대역들 중 적어도 하나의 다른 서브-대역의 수정된 재구성된 신호를 조합하기 위한 수단을 더 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치.
  26. 제 19 항에 있어서,
    상기 신호의 포인트들은 상기 신호의 로컬 극치들을 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치.
  27. 제 19 항에 있어서,
    상기 수정된 재구성된 신호는 생물 의학적 센서와 연관된 데이터를 나타내는 정보를 포함하는,
    장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위한 장치.
  28. 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체로서,
    상기 명령들은 실행될 때 장치에 의해 검출된 신호를 프로세싱하기 위해 상기 장치로 하여금,
    신호를 나타내는 복수의 측정들을 수신하게 하고 ― 상기 복수의 측정들은 적어도 상기 신호의 포인트들에서의 트레드 및 값을 포함함 ― ;
    상기 복수의 측정들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 신호를 재구성하게 하며;
    상기 측정들에 기초하여 상기 재구성된 신호의 적어도 하나의 샘플의 값을 수정하게 하고; 그리고
    하나 또는 그 초과의 결정된 로컬 극치들의 값과 대응하는 수신된 측정의 값 사이의 차이가 임계치보다 크면, 상기 결정된 로컬 극치들 중 하나 또는 그 초과를 제거하게 하고,
    상기 수정하는 것은 상기 재구성된 신호의 로컬 극치들(local extrema)을 결정하는 것을 포함하는,
    컴퓨터 판독 가능 매체.
  29. 모니터링 디바이스로서,
    안테나;
    복수의 신호들을 나타내는 복수의 측정들을 상기 안테나를 통해 수신하도록 구성된 수신기 ― 상기 복수의 측정들은 적어도 상기 복수의 신호들의 포인트들에서의 트레드 및 값을 포함함 ― ; 및
    상기 복수의 측정들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 신호를 재구성하도록 구성되고, 상기 측정들에 기초하여 상기 재구성된 신호의 적어도 하나의 샘플의 값을 수정하며,
    상기 복수의 측정들에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 복수의 신호들 중 적어도 하나의 신호를 재구성하도록 구성되고, 상기 측정들에 기초하여 상기 재구성된 신호의 적어도 하나의 샘플의 값을 수정하며, 상기 재구성된 신호의 로컬 극치들을 결정하고, 하나 또는 그 초과의 결정된 로컬 극치들의 값과 대응하는 수신된 측정의 값 사이의 차이가 임계치보다 크면 상기 결정된 로컬 극치들 중 하나 또는 그 초과를 제거하도록 추가로 구성된 프로세싱 시스템을 포함하는,
    모니터링 디바이스.
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