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便携式医疗应用服务挑战传统低功耗诉求

2008年09月11日 ?? 收藏0

  在便携式医疗设备设计中,特别是DSP比较集中的设计,设计师们正面临着一系列的挑战。通常情况下,设备要求重量轻、外形小、性能高。这些制约因素往往意味着该系统必须以轻巧的锂离子电池或类似的电源运行。尽可能长的电池寿命、强大的计算能力和灵活的人机界面必然要求使用高性能(计算和信号转换能力)、低功耗和灵活的DSP子系统。即使使用小型电池满足了外形需求,功率从而也受到了限制。

  便携医疗应用信号处理设备的功耗通常分为信号转换、调节以及信号处理。其中,信号转换、调节的功耗很大程度取决于信噪比和带宽(即采样率)的要求。

  在这个领域有一定的创新空间,因为越多电流供给到信号转换前端,使用的CMOS(双极)器件越大,越可以得到较好的信噪比。有更多数字性质的转换拓扑结构(如Σ - Δ),得益于半导体几何尺寸的日益减少。但在更小几何尺寸上漏电流和1/f噪声的增加,也意味着设计信号调理部分只有消耗更多的能量,才能实现理想的性能。

  最大程度的降低功耗可以通过降低操作电压实现。但是,对于给定的CMOS和所需操作频率而言,操作电压主要由所选择CMOS的阈值电压确定。在给定时钟频率下,降低阈值电压允许低电压运行。但是,亚阈值电流泄露将增加,并可能成为功耗中重要组成部分。在需要长时间待机状态的便携设备中减少泄露电流是至关重要的。

  分而治之

  一个最大限度提高电源效率的方法是将信号处理算法分成若干区域,该方法可在简化的时钟频率下并行运作。这有两种好处:第一,不需要的模块能够将其功耗中断循环。第二,简化的时钟频率允许低工作电压。这就是“分而治之”的方法,在信号处理工程师群体中是人所共知的。其中最好例子就是无处不在的傅立叶变换。

  另一种分而治之的方法是将信号处理算法块分割成两个集合,矢量要素及组合和不规则元素。这通常导致多分区的地方有更高速的信号处理路径和简化的控制链。如果应用得当,这个方法同样可以用于硬件(特定应用集成电路,ASIC)或更灵活的如特定应用信号处理器(ASSP)中整个设计是“硬编码”的应用。

  这个设计方法是通用DSP与可重构向量处理器结合实现的,我们称之为可重构特定应用信号处理器(reconfigurable application-specific signal processor)。安森美半导体首先将这种RASSP方法用于听觉应用,发现ASSP与低功耗的ASIC结合可以提供更高的灵活性。

  将这种方法与通用计算领域新兴的双核(现在四核)同质方法相比是有趣的。二者都能够降低功耗,因为他们都允许降低操作频率,从而在较低电压运行。但是,双核异质方法能够进一步削减功耗,因为信号处理应用中所需的专门处理是在硬件中实现的。

  在实际中如听觉、便携式音频和一些新兴医疗应用中使用这种方法被证明是成功的。可重构处理器侧重于矢量“数字运算”,而通用的、双MAC(乘加)数字信号处理器进行侧链处理、通讯以及人机界面元素的设计。在此基础上,小型、超低功耗DSP应用正出现在各种各样的便携医疗应用中。

  编程挑战

  可编程双核异质系统带来了一些挑战。但是,强大的工具集和经过适当培训,大多数DSP工程师都能应付自如。可编程异质双核系统中高级工具的使用仍在研究中,随着新想法的涌现,必将精简该设计过程。

  对于大多数在双核、异质器件中实现的信号处理算法,基于区块的方法被用于整个信号处理架构。这导致了自然系统的“心跳”或称“tick”,即码率。在这些系统中对信号处理算法分区是富有挑战性的,因为其必须覆盖处理器(通用处理器与可编程处理器)和时间。以tick划分区块可以尽量减少侧链参数的更新率,从而将功耗减小到最小值。

  在处理器分区可以通过基于Matlab界面而简化,而可重构向量处理器可以通过使用“函数链”简化。一个函数链将一系列的矢量操作聚集到一个总函数中,这就是所谓的通用处理器。功能链完成重构处理器与通用处理并行操作及操作完成时的中断功能。

  这个高效矢量处理和多速处理并行处理过程,为便携医疗应用提供了超低功耗。简而言之,便携医疗应用中的超低功耗需要合适的硬件方法和高效的、良好编码信号处理算法。

  例如:脉搏血氧仪

  该DSP设计和编程方法已经应用于低功耗、便携脉搏血氧仪系统。在典型的指尖脉搏血氧计中,红光和红外光交替传送到病人的手指,使用一个光电二极管探测手指对光的吸收量。通过红光与红外光的吸收量可以确定病人的血氧水平(血氧饱和度)。

  从所接收的信号提取生命体征是一个具有挑战性的信号处理任务。它通常由大的、现成的通用DSP实现,这类DSP不能提供便携应用所需的低功耗。使用安森美异质双核方法以及高采样率信号处理过程,如解调、数字滤波、抽取及频域分析,能够有效地映射到重构向量处理器中。该方法满足了通用DSP处理复杂信号分析和所需逻辑,从而确定血样饱和度的读数。

  在一个血样饱和度系统原型中,DSP子系统包括信号转换,当读读取血样饱和度读数时,工作电压仅为1.8V,工作电流仅为2.5mA。


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医疗? 低功耗? DSP?

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