Explore+ 以 250 Hz(默认)的频率和 24 位分辨率对 ExG 数据进行采样。放大器还记录和传输温度、电池电压、加速度计、陀螺仪和磁力计数据。这意味着您可以随时获取放大器的绝对方向和状态。
[技术文档](技术事务:40%)o超声无线技术文档(技术事故:总数的10%)-TM1:超声波无线电源传输演示套件v2.0用法 - 匹配层设计-TM4:1-3复合超声设备的效率测量VII O BLE(ESB)4与无线数据通信相关的技术文档案例(技术费用:总计的10%)套件板设置-TM7:EXG传输电路V1.2开发(电路板)-TM8:EXG接收电路V1.0开发(电路板)固件)-TM10:UWCS电路V1.2开发(超声驱动命中率和固件)-TM11:BMI集成超声超声无线无线电源传输电路开发o 3文档与生物识别包装技术相关(技术费用:总计10%)-TM12:使用生物兼容的Epompopatible Epoxy -TMM13:TM12:使用生物包装技术使用生物包装技术超声裂隙,用于7mm厚度,电路芯片,天线放置-TM14:通过检查和审查结果
摘要 — 可穿戴生物信号处理应用正在推动临床和消费应用的小型化、节能物联网解决方案取得重大进展。但是,只有通过节能的边缘处理执行数据处理和机器学习 (ML) 近传感器,才能向高密度多通道前端扩展。为了应对这些挑战,我们推出了 BioGAP,这是一种新颖、紧凑、模块化、轻量级 (6g) 的医疗级生物信号采集和处理平台,由 GAP9 提供支持,GAP9 是一款十核超低功耗 SoC,专为高效多精度(从 FP 到积极量化的整数)处理而设计,满足高级 ML 和 DSP 的要求。BioGAP 的外形尺寸为 16x21x14 mm3,由两个堆叠的 PCB 组成:集成 GAP9 SoC 的基板、支持无线蓝牙低功耗 (BLE) 的 SoC、电源管理电路和加速度计;以及一个包含用于 ExG 采集的模拟前端 (AFE) 的屏蔽。最后,该系统还包括一个可灵活放置的光电容积图 (PPG) PCB,尺寸为 9x7x3 mm 3 和一个可充电电池(ϕ 12x5 mm 2)。我们在基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI) 应用上演示了 BioGAP。由于 FFT 计算任务的效率为 16.7 Mflops/s/mW,无线带宽减少了 97%,我们在流式传输中实现了 3.6 µJ/样本,在板载处理模式下实现了 2.2 µJ/样本,功率预算仅为 18.2 mW,运行时间为 15 小时。关键词——可穿戴 EEG、可穿戴医疗保健、超低功耗设计、嵌入式系统。
不同的音乐家和研究人员创建了各种音乐系统,目的是简化基于电生理信号和身体姿势的数字乐器的开发过程 [1,8]。然而,他们的努力往往与主流科学或音乐界隔绝,限制了知识和实践的相互交流。在脑电图领域,使用命令行界面的脑机音乐接口 (BCMI [9]) 软件 [11,12]、复杂的架构 [1,5,14,15] 或程序编程 [12,17] 使得一小部分潜在感兴趣的用户(即具有必要技术技能的用户)可以进行实时脑电图处理。此外,选择和实施脑电图分析需要一定程度的神经科学培训或至少是理解。虽然市场已经做出了反应,推出了越来越用户友好的系统(例如 [10] 最近的一篇评论),但它们通常没有提供足够开放和灵活的软件架构来满足艺术实践的需求。商业软件的价格也可能过高,而且通常专门用于特定的治疗或医疗用途。简而言之,目前缺乏将电生理信号处理纳入灵活音乐环境的标准化系统的需求。肌肉群识别、电极放置和任务设计方面的最佳实践需要传达给非专业用户。我们将要讨论的软件开发是对这种情况的回应,也是名为 Body Brain Digital Musical Instrument (BBDMI) 的大型项目的一部分。该项目的目的是为没有神经科学和信号分析领域专业知识的音乐家和艺术家开发一种数字乐器 [16]。换句话说,BBDMI 的主要目标是通过提供用户友好的界面来处理从采集到特征选择和声音映射的信号处理,从而创建一个灵活而富有创意的平台来试验电生理信号。本文的结构如下。我们首先介绍当前研究的相关工作。接下来,我们将详细描述我们的系统架构、遇到的技术挑战以及与音乐界的潜在相关性。然后,我们将展示我们的修补工作流程、信号处理模块以及在用户研究和音乐会期间开发的映射策略。最后,我们将总结如何改进系统的想法、可能的未来方向以及我们公共存储库的链接。在文中,我们使用术语 ExG 来指代肌电图 (EMG) 和脑电图 (EEG)。