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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 신경욱
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 금오공과대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수5
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본 논문에서는 최근 의료, 엔터테이먼트, 교육 등 다양한 분야에서 주목받는 생체 신호 중 하나인 뇌전기파(EEG: electroencephalogram) 신호를 분석하기 위한 FFT (Fast Fourier Transform) 프로세서를 구현하였다. 뇌전기파는 실시간으로 발생하는 비정상신호(Non-stationary signal)로써 한 번에 처리하기가 어렵다. 따라서 창 함수를 사용하여 시 구간을 나누어 FFT 하는 방식을 사용하였다. 이는 긴 시간 동안 발생 되는 신호에 대한 푸리에 변환의 어려움을 해결하고 시간해상도를 향상 시켜준다. Matlab을 이용한 선행 연구를 바탕으로 Hamming 창 함수를 결정하였다. Hamming 창 함수 사용으로 감소되는 양끝의 값은 1/2 오버랩 시켜 보완하였다. 0.5～100Hz 사이의 주파수 특성을 갖는 뇌전기파의 효율적인 대역분석을 위해 256-point FFT 프로세서를 radix-4 알고리듬을 적용하여 구현하였으며, 단일 메모리 뱅크 구조를 사용하여 집적도를 높였다. 또한 기존 상용화 되어 있는 뇌전기파 분석용 기기의 기본 스펙에 따라 8채널을 지원하도록 설계하였다.
설계된 FFT 프로세서는 FPGA 구현을 통해 기능을 검증했다. FPGA 구현 결과는 ModelSim에서의 결과와 동일하였으며, Matlab을 사용한 이상적인 FFT 결과와 연산정밀도를 분석 하였을 때, 최대 오차 2% 미만, 평균 오차 0.1399%로 높은 연산정밀도를 가졌다.
8채널을 지원하는 뇌전기파 분석용 FFT 프로세서는 3,584-byte의 메모리를 가지며, TSMC 0.18 um CMOS cell library를 이용하여 50MHz 동작주파수로 합성하였을 때 33,326개의 게이트를 가졌다. 또한 STA 결과 합성 조건을 만족 했다.
설계된 FFT 프로세서는 FPGA 구현을 통해 기능을 검증했다. FPGA 구현 결과는 ModelSim에서의 결과와 동일하였으며, Matlab을 사용한 이상적인 FFT 결과와 연산정밀도를 분석 하였을 때, 최대 오차 2% 미만, 평균 오차 0.1399%로 높은 연산정밀도를 가졌다.
8채널을 지원하는 뇌전기파 분석용 FFT 프로세서는 3,584-byte의 메모리를 가지며, TSMC 0.18 um CMOS cell library를 이용하여 50MHz 동작주파수로 합성하였을 때 33,326개의 게이트를 가졌다. 또한 STA 결과 합성 조건을 만족 했다.
목차
제 1 장 서 론 1제 2 장 뇌전기파 분석용 FFT 알고리듬 및 프로세서 구조 42.1 뇌전기파 분석용 창 함수 및 FFT 모델링 42.1.1 창(Window) 함수 42.1.2 FFT 알고리듬 122.1.3 Matlab을 이용한 FFT 모델링 182.2 FFT 프로세서 구조 222.2.1 다양한 구조의 FFT 프로세서 222.2.2 단일 메모리 구조의 FFT 프로세서 26제 3 장 뇌전기파 분석용 FFT 프로세서 설계 283.1 회로 설계 및 검증 283.1.1 뇌전기파 분석용 FFT 프로세서 구조 및 타이밍 283.1.2 내부 모듈 설계 및 검증 333.1.3 8채널 실시간 뇌전기파 분석용 FFT 프로세서 검증 413.2 FPGA 구현을 통한 하드웨어 검증 423.2.1 소프트웨어 연동을 이용한 회로 검증 423.2.2 FPGA 구현 결과 453.3 설계된 FFT 프로세서의 성능 분석 473.3.1 Matlab을 이용한 연산 정밀도 분석 473.3.2 회로 합성 결과 49제 4 장 결 론 50[참고 문헌] 51
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