고객 사례

VivaQuant,보행ECG감지를위한임베디드디바이스의개발및검가속

과제

잡음이있는심전도신호에서정확한정보를추출하기위한임베디드시스템설계및구현

솔루션

MATLAB을사용하여대역내잡음을제거하는알고리즘을개발하고와定点设计师MATLAB编码器를사용하여이를手臂Cortex-M시리즈프로세서에구현합니다

결과

  • 개발속도300%가속
  • 전력및메모리소비최소화
  • 엄격한테스트가능

“MATLAB, MATLAB编码器및定点设计师를통해소규모팀이복잡한실시간신호처리알고리즘을개발하고,이를최적화하여전력및메모리요구사항을줄이며,임베디드코드구현을가속하고,의료디바이스검증에필요한엄격한테스트를수행할수있었습니다。”

Marina Brockway, VivaQuant
VivaQuant의임베디드대역내잡음제거알고리즘처리전과후의ECG스니펫。

매년4백만명이상의환자가어지러움,기절또는심박수증가로인한불편을경험합니다。의사들은이러한환자들에게心电图(심전도)를통해심박수를꾸준히모니터링하는소형디바이스를최대한달동안몸에부착한다음일상생활을하도록합니다。心电图병원에서수집되는기록과달리이러한보는행心电图잡음으로인해데이터가오염되어분석이어렵거나불가능한경우가있습니다。이러한잡음은긍정오류와부정오류이벤트감지를발생시켜분석시간과비용을늘리고심장박동이상진단을놓치거나지연시킬수있습니다。

VivaQuant사의엔지니어들은国家心脏,肺和血液研究所의도움을받아MDSP(多域信号处理™)를활용하여心电图파형왜곡없이대역내잡음을최대26 db까지줄이는심장박동모니터링디바이스를개발중입니다。MATLAB®을통해설계되고MATLAB编码器™를통해임베디드프로세서에구현된이디바이스는잡음이섞인心电图로부터심장박동이상을정확하게감지할수있습니다。“저는복잡한신호처리,제어및정보학알고리즘개발에오랫동안MATLAB을사용했습니다。“라고VivaQuant사의설립자이자최고기술책임자인码头布若克韦가말합니다。“MATLAB编码器와定点设计师를사용하면불가능하다고생각했던속도로아이디어를제품으로실현시킬수있습니다。”

과제

信息检索(无限脉冲响应)필터는心电图통과대역밖의잡음을줄일수있지만통과대역내의잡음은신호왜곡없이제거할수없습니다。이를위해VivaQuant사는대규모행렬에서복잡한연산을수행하는알고리즘을개발하고그것을수주동안배터리교체없이몸에편안하게부착할수있을정도로작은디바이스에구현해야했습니다。마이크로프로세서와前端전자장치를포함한전체시스템이실시간으로2개벡터의心电图를수집및처리하고1 ma미만의전류를소비해야했습니다。

VivaQuant사는한팀이알고리즘을개발하고구현을위해다른프로그래머팀에게인계하는기존설계접근방식을개선하고자했습니다。알고리즘개발자가다른팀에게설계를전달하는과정에서많은정보를잃게됩니다。라고Brockway가말합니다。“우리는이를성능이나품질저하없이소규모팀에서처리해야했습니다。”

솔루션

VivaQuant는MATLAB과MATLAB Coder를사용하여개발을가속했습니다。

布若克韦와그녀의동료들은행렬연산,통계테스트,디지털필터및신호감지와예측을활용하는MATLAB과信号处理工具箱™를사용하여부동소수점버전의알고리즘을만들었습니다。

心电图이들은동일한신호의잡음이있는버전과없는버전을모두포함한心电图데이터에서이알고리즘을검증했습니다。心电图이들은알려진깨끗한신호에다양한잡음을추가한후이알고리즘을적용하여잡음이줄어들었는지,그리고원래신의心电图호특성이왜곡되지않았는지확인했습니다。

定点设计师™를사용하여부동소수점알고리즘을고정소수점으로변환했습니다。알고리즘코드를측정하여최소및최대변수값을기록하고이정보를사용하여까다로운프로세서제약범위내정확도를위해고정소수점데이터유형을최적화했습니다。

부동소수점버전과고정소수점버전을동등하게유지하기위해각최적화단계후고정소수점구현을검증했습니다。팀은고정소수점및부동소수점버전을테스트데이터에대해자동으로실행하고결과를통계적으로분석하는MATLAB테스트플랫폼을개발했습니다。

팀은MATLAB编码器를통해개별알고리즘모듈에대한C코드를생성함으로써테스트를가속했습니다。또한테스트실행중c코드를호출하는실행가능한matlab파일을만들었습니다。

전체알고리즘에대한c코드를생성하고arm®皮质®-m시리즈프로세서에배포한후추가최적화및테스트를수행했습니다。

완성된프로토타입이전력요구사항내에서MDSP알고리즘을手臂皮层프로세서에구현할수있음이증명됨에따라VivaQuant사는이제공식개발및테스트를시작하게되었습니다。

결과

  • 개발속도300%가속.“MATLAB과MATLAB编码器를사용하여별도의프로그램팀이참여하지않고도6개월만에알고리즘을구현할수있었습니다。라고Brockway가말합니다。기존접근방식보다3~4배효율적프로세스라고생각합니다。이덕분에매우복잡한알고리즘을실시간으로임베디드시스템에구현하여환자의삶의질을향상시킬수있었습니다。”

  • 전력및메모리소비최소화.목` ` ` ` `배터리사용시간은15cc패키지기준으로3주였습니다。라고Brockway가말합니다。“알고리즘을최적화하고이목표를초과달성하는데定点设计师가중요한역할을했습니다。15디바이스의무게는그램미만이며현재다른대부분의디바이스와달리몸에부착하기가편안합니다。”

  • 엄격한테스트가능.의료디바이스에서는품질,신뢰성,전이매우중합니다。라고Brockway가말합니다。“MATLAB으로만든테스트플랫폼을통해모든개발단계에서엄격한테스트를실시하고그결과에서자동으로불일치사항을식별할수있었습니다。”

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