脉冲信号分类装置、可穿戴设备

1.本公开涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种脉冲信号分类装置、可穿戴设备。


背景技术：

2.脑机接口(brain-computer interface，bci)是通过建立人脑神经与外部设备(如计算机、机器人等)之间的直接连接路径，实现神经系统与外部设备之间信息交互和功能整合的技术。脑机接口中的重要一步是通过各种传感器实时采集和传输神经活动。神经科学中的细胞外记录技术是将电极植入脑神经元细胞外组织，记录单个神经元活动的技术，是研究脑操作的常用方法。而生物体的每个神经元都倾向于产生特定形状的脉冲，也称为动作电位。对不同神经元的神经活动进行分类的过程称为脉冲分类。但是在实际中，传感器电极中采集到的数据通常包括周围多个神经元电活动以及环境噪声。相关技术中，通过传感器电极采集到的模拟信号经过模数转换被转化为数字形式并被传输到外部计算单元记录和离线处理。虽然利用计算密集的算法进行高准确率的信号处理分析，但是具有较大的处理延迟，限制了在实时性比较强的可穿戴设备中的应用。如何快速实现脉冲分类、降低延迟是亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本公开提出了一种脉冲信号分类装置、可穿戴设备
4.根据本公开的一方面，提供了一种脉冲信号分类装置，所述装置包括：
5.脉冲检测模块，将接收到的传感器发送的连续的生物电信号存储至缓存区，并在确定所述生物电信号中存在脉冲尖峰的情况下，生成脉冲存在信号，并将所述脉冲存在信号发送至脉冲对齐模块，所述脉冲存在信号中包括对所述生物电信号进行截取得到的对应于所述脉冲尖峰的输入动作电位片段；
6.脉冲对齐模块，对接收到的所述脉冲存在信号进行对齐处理，得到处理后脉冲存在信号，并将所述处理后脉冲存在信号发送至脉冲聚类模块；
7.脉冲聚类模块，用于对接收到的所述处理后脉冲存在信号进行聚类，并根据聚类结果确定所述处理后脉冲存在信号对应的脉冲分类标识，所述脉冲分类标识用于指示所述输入动作电位片段所对应的动作电位分类。
8.在一种可能的实现方式中，所述脉冲聚类模块，包括：多个分类存储功能核、特征比较功能核、分类合并功能核，每个所述分类存储功能核所对应的动作电位分类不同；
9.所述特征比较功能核，用于根据接收到的所述处理后脉冲存在信号中的输入动作电位片段计算出输入动作电位平均值向量，并根据所述输入动作电位平均值向量与不同类别的动作电位特征平均值之间的差异，确定出所述处理后脉冲存在信号所对应的脉冲分类标识，以及将所述输入动作电位片段发送至到对应的所述分类存储功能核；
10.每个所述分类存储功能核，用于对接收到的输入动作电位片段进行计数和存储，得到计数结果，在所述计数结果满足特征值更新条件的情况下，根据存储的所述输入动作
电位片段计算出新的动作电位特征平均值，并将所述新的动作电位特征平均值作为对应的动作电位分类的新的动作电位特征平均值发送至所述特征比较功能核和所述分类合并功能核以进行更新；
11.所述分类合并功能核，用于在根据每个分类存储功能核当前的动作电位特征平均值之间的差异，从多个分类存储功能核中确定出满足分类更新条件的至少两个可合并分类存储功能核的情况下，进行所述至少两个可合并分类存储功能核的合并处理。
12.在一种可能的实现方式中，根据所述输入动作电位平均值向量与不同类别的动作电位特征平均值之间的差异，确定出所述处理后脉冲存在信号所对应的脉冲分类标识，包括：
13.计算出所述输入动作电位平均值向量与每个分类的动作电位特征平均值之间的差的算术平方根，得到所述输入动作电位片段对应的多个第一算术平方根；
14.在所述多个第一算术平方根中的最小第一算术平方根小于或等于预设比较阈值的情况下，将所述最小第一算术平方根所对应的动作电位分类确定为所述输入动作电位片段对应的动作电位分类；
15.根据所述输入动作电位片段对应的动作电位分类确定出所述处理后脉冲存在信号所对应的脉冲分类标识。
16.在一种可能的实现方式中，在根据每个分类存储功能核当前的动作电位特征平均值之间的差异，从多个分类存储功能核中确定出满足分类更新条件的至少两个可合并分类存储功能核的情况下，进行所述至少两个可合并分类存储功能核的合并处理，包括：
17.在接收到新的动作电位特征平均值的情况下，计算出新的动作电位特征平均值与其他分类的动作电位特征平均值之间的差的算术平方根，得到所述新的动作电位特征平均值对应的多个第二算术平方根；
18.在所述多个第二算术平方根中的最小第二算术平方根小于或等于合并阈值的情况下，将所述新的动作电位特征平均值所对应的第一分类存储功能核和所述最小第二算术平方根对应的第二分类存储功能核确定为可合并分类存储功能核；
19.控制所述第一分类存储功能核将存储的输入动作电位片段发送至第二分类存储功能核，并控制所述第一分类存储功能核暂停工作。
20.在一种可能的实现方式中，所述对齐处理包括归一化处理，各所述处理后脉冲存在信号中的输入动作电位片段具有统一的特征值，所述特征值包括以下任意一种：幅值、能量、最大斜率。
21.在一种可能的实现方式中，所述装置包括众核类脑架构芯片，所述脉冲检测模块和所述脉冲对齐模块为所述芯片的外部接口模块，所述脉冲聚类模块为所述芯片的多个功能核。
22.在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
23.至少一个传感器，用于对生物体进行监测，获取到生物电信号，并将检测到的实时生物电信号发送至所述脉冲检测模块。
24.根据本公开的另一方面，提供了一种可穿戴设备，包括：
25.上述带有传感器的脉冲信号分类装置。
26.根据本公开的另一方面，提供了一种可穿戴设备，包括：
27.至少一个传感器，用于对生物体进行监测，获取到生物电信号，并将检测到的实时生物电信号发送至脉冲检测模块；
28.上述脉冲信号分类装置。
29.本公开所提供的脉冲信号分类装置、可穿戴设备可以以高并行、事件触发的工作方式快速的对传感器采集的生物电信号进行输入动作电位进行快速实时的分类和处理，可以显著的提高分类的实时性并降低运行功耗。
30.根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
31.包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。
32.图1、图2示出根据本公开一实施例的脉冲信号分类装置的结构框图。
33.图3示出根据本公开一实施例的脉冲聚类模块的结构框图。
具体实施方式
34.以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
35.在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
36.另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
37.图1、图2示出根据本公开一实施例的脉冲信号分类装置的结构框图。如图1所示，该装置包括：脉冲检测模块10、脉冲对齐模块20和脉冲聚类模块30。
38.脉冲检测模块10，将接收到的传感器发送的连续的生物电信号存储至缓存区，并在确定所述生物电信号中存在脉冲尖峰的情况下，生成脉冲存在信号，并将所述脉冲存在信号发送至脉冲对齐模块20，所述脉冲存在信号中包括对所述生物电信号进行截取得到的对应于所述脉冲尖峰的输入动作电位片段。
39.在本实施例中，脉冲检测模块10的缓存区可以具有设定的长度，脉冲检测模块10可以在每次缓存区存满的情况下进行一次脉冲尖峰检测，并在检测完成后清空缓存区。在一些实施例中，输入动作电位片段可以为包括脉冲尖峰动作的动作电位向量。这样，可以使得各输入动作电位片段中的脉冲尖峰的位置相同，从而避免了在后续脉冲聚类模块30聚类过程中由于脉冲尖峰位置不对齐所带来的偏差。
40.脉冲对齐模块20，对接收到的脉冲存在信号进行对齐处理，得到处理后脉冲存在信号，并将所述处理后脉冲存在信号发送至脉冲聚类模块30。
41.在一种可能的实现方式中，对齐处理可以包括归一化处理，各所述处理后脉冲存在信号中的输入动作电位片段具有统一的特征值，所述特征值可以包括以下任意一种：幅
值、能量、最大斜率。这样，使得输入动作电位片段具有统一的特征值，便于脉冲聚类模块30可以通过输入动作电位片段的特征值进行聚类，以得到脉冲存在信号对应的脉冲分类标识。
42.脉冲聚类模块30，用于对接收到的所述处理后脉冲存在信号进行聚类，并根据聚类结果确定所述处理后脉冲存在信号对应的脉冲分类标识，所述脉冲分类标识用于指示所述输入动作电位片段所对应的动作电位分类。
43.在本实施例中，不同动作电位分类的脉冲分类标识不相同，可以通过数字、字母等符号，或者其他标识对不同动作电位分类对应的脉冲分类标识进行设置，本公开对此不作限制。
44.在一种可能的实现方式中，如图2所示，脉冲聚类模块30可以包括多个功能核300，可以根据需要将功能核300设置为分类存储功能核、特征比较功能核和分类合并功能核。其中，每个功能核300包括用于进行数据存储的存储单元、用于进行数据运算的计算单元和用于进行核间通信的路由。
45.在该实现方式中，该装置可以基于众核类脑架构芯片实现，其中，所述脉冲检测模块和所述脉冲对齐模块为所述芯片的外部接口模块，所述脉冲聚类模块为所述芯片的多个功能核。由于功能核可以按照事件触发、并行进行处理，保证脉冲分类、动作电位特征平均值更新、相近分类合并的实时、同步进行，在保证效率的同时提高了分类的准确性、实时性。
46.图3示出根据本公开一实施例的脉冲聚类模块的结构框图。在一种可能的实现方式中，如图3所示，可以根据设置将多个功能核300分别进行设置，使得脉冲聚类模块30可以包括多个分类存储功能核301、特征比较功能核302、分类合并功能核303。其中，每个所述分类存储功能核301所对应的动作电位分类不同，如图3所示，各分类存储功能核301所对应的动作电位分类分别为分类1、分类2、分类3
…
分类n，n为正整数。
47.所述特征比较功能核302，用于根据接收到的所述处理后脉冲存在信号中的输入动作电位片段计算出输入动作电位平均值向量，并根据所述输入动作电位平均值向量与不同类别的动作电位特征平均值之间的差异，确定出所述处理后脉冲存在信号所对应的脉冲分类标识，以及将所述输入动作电位片段发送至到对应的所述分类存储功能核301。
48.在一种可能的实现方式中，根据所述输入动作电位平均值向量与不同分类的动作电位特征平均值之间的差异，确定出所述处理后脉冲存在信号所对应的脉冲分类标识，可以包括：计算出所述输入动作电位平均值向量与每个类别的动作电位特征平均值之间的差的算术平方根，得到所述输入动作电位片段对应的多个第一算术平方根；在所述多个第一算术平方根中的最小第一算术平方根小于或等于预设比较阈值的情况下，将所述最小第一算术平方根所对应的动作电位分类确定为所述输入动作电位片段对应的动作电位分类；根据所述输入动作电位片段对应的动作电位分类确定出所述处理后脉冲存在信号所对应的脉冲分类标识。
49.例如，假定有n个动作电位分类，某一个输入动作电位片段的输入动作电位平均值向量与第i类的动作电位分类的动作电位特征平均值之间的差的第一算术平方根为a1i，若a11、a12、a13
…
a1n中最小值为a13，且a13小于预设比较阈值，则可以确定该输入动作电位片段对应的动作电位分类为第3类动作电位分类。进而可以根据动作电位分类与脉冲分类标识之间的对应关系，确定出该输入动作电位片段的对应的脉冲分类标识为第3类动作电
位分类的标识，也即确定出包括该输入动作电位片段的处理后脉冲存在信号所对应的脉冲分类标识即为第3类动作电位分类的标识。
50.每个所述分类存储功能核301，用于对接收到的输入动作电位片段进行计数和存储，得到计数结果，在所述计数结果满足特征值更新条件的情况下，根据存储的所述输入动作电位片段计算出新的动作电位特征平均值，并将所述新的动作电位特征平均值作为对应的动作电位分类的新的动作电位特征平均值发送至所述特征比较功能核302和所述分类合并功能核303以进行更新。
51.在该实现方式中，特征值更新条件可以根据实际需要进行设置，例如，特征值更新条件可以为计数结果大于或等于预设计数值。预设计数值越小，进行动作电位特征平均值的更新频率越高、进行脉冲分类的准确性就越高。预设计数值越大，进行动作电位特征平均值的更新频率越低。
52.举例来说，假定预设计数值为2n(n为大于或等于零的正整数)，则每个分类存储功能核301在接收并存储的输入动作电位片段每累计达到1(n等于0)或2n(n≠0)的整数倍的情况下，利用当前存储的全部输入动作电位片段进行求平均值计算，将得到平均值作为新的动作电位特征平均值。特征比较功能核302和分类合并功能核303接收到来自某一个或几个分类存储功能核301发出的新的动作电位特征平均值之后，确定发出新的动作电位特征平均值的分类存储功能核301所对应的动作电位分类的动作电位特征平均值更新为当前接收到的值，完成更新。
53.所述分类合并功能核303，用于在根据每个分类存储功能核当前的动作电位特征平均值之间的差异，从多个分类存储功能核301中确定出满足分类更新条件的至少两个可合并分类存储功能核的情况下，进行所述至少两个可合并分类存储功能核的合并处理。
54.在该实现方式中，分类合并功能核303可以在检测到满足合并处理启动条件的情况下，进行是否存在可合并分类存储功能核的判断。其中，合并处理启动条件可以包括以下至少一种：接收到新的动作电位特征平均值(此条件可以保证合并处理的及时进行)、当前时刻与上次进行“是否存在可合并分类存储功能核判断”的时刻之间的时长达到时长阈值(此条件可以保证合并处理每间隔时长阈值进行)、当前时刻为设定的“是否存在可合并分类存储功能核判断”的预设时刻(此条件可以保证合并处理的定时进行)，等等。
55.在一种可能的实现方式中，在合并处理启动条件为接收到新的动作电位特征平均值的情况下，在根据每个分类存储功能核当前的动作电位特征平均值之间的差异，从多个分类存储功能核301中确定出满足分类更新条件的至少两个可合并分类存储功能核的情况下，进行所述至少两个可合并分类存储功能核的合并处理，可以包括：
56.在接收到新的动作电位特征平均值的情况下，计算出新的动作电位特征平均值与其他分类的动作电位特征平均值之间的差的算术平方根，得到所述新的动作电位特征平均值对应的多个第二算术平方根；在所述多个第二算术平方根中的最小第二算术平方根小于或等于合并阈值的情况下，将所述新的动作电位特征平均值所对应的第一分类存储功能核和所述最小第二算术平方根对应的第二分类存储功能核确定为可合并分类存储功能核；控制所述第一分类存储功能核将存储的输入动作电位片段发送至第二分类存储功能核，并控制所述第一分类存储功能核暂停工作。
57.在该实现方式中，控制所述第一分类存储功能核将存储的输入动作电位片段发送
至第二分类存储功能核，并控制所述第一分类存储功能核暂停工作，可以包括：分类合并功能核303在确定出两个可以进行合并处理的可合并分类存储功能核之后，向第一分类存储功能核发出暂停工作指令，以使得第一分类存储功能核可以基于暂停工作指令先将存储的输入动作电位片段发送至第二分类存储功能核、再清空存储的输入动作电位片段暂停工作。
58.举例来说，假定新的动作电位特征平均值w3为第3类动作电位分类的新的动作电位特征平均值，若计算出的w3与第i类动作电位分类的动作电位特征平均值之间的差的第二算术平方根分别为a23-i，且a23-1、a23-2、a23-4
…
a23-n中的最小值a23-4小于合并阈值，则可以确定第3类动作电位分类与第4类动作电位分类相似，可以将第3类动作电位分类与第4类动作电位分类对应的分类存储功能核确定为可合并分类功能核，对其进行合并处理。其中，可以将第3类动作电位分类对应的分类存储功能核确定为第一分类存储功能核、将第4类动作电位分类对应的分类存储功能核确定为第二分类存储功能核。或者也可以将第3类动作电位分类对应的分类存储功能核确定为第二分类存储功能核、将第4类动作电位分类对应的分类存储功能核确定为第一分类存储功能核。
59.本公开还提供另一种可穿戴设备，包括上述脉冲信号分类装置和至少一个传感器。至少一个传感器，用于对生物体进行监测，获取到生物电信号，并将检测到的实时生物电信号发送至所述脉冲检测模块10。
60.在一种可能的实现方式中，脉冲信号分类装置还可以包括：
61.至少一个传感器，用于对生物体进行监测，获取到生物电信号，并将检测到的实时生物电信号发送至所述脉冲检测模块10。则本公开还提供一种可穿戴设备，包括上述带有传感器的脉冲信号分类装置。
62.在本实施例中，所述分类存储功能核、特征比较功能核以及分类合并功能核均在特定的触发条件下才进行计算，并且可以并行工作，互不影响，从而可以显著的提高分类系统的实时性并降低运行功耗，从而适用于可穿戴设备中。并且，上述装置基于类脑众核架构，可以直接与后续的进行脉冲信号处理、运算的处理系统(例如基于神经网络的决策处理系统)运行在具有相同的架构中，从而可以端到端的快速进行脑机信号的分类和处理。
63.需要说明的是，尽管以上述实施例作为示例介绍了脉冲信号分类装置、可穿戴设备如上，但本领域技术人员能够理解，本公开应不限于此。事实上，用户完全可根据个人喜好和/或实际应用场景灵活设定各模块，只要符合本公开的技术方案即可。
64.在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。
65.本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
66.计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式
压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
67.这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
68.用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如smalltalk、c 等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
69.这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
70.这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
71.也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
72.附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代
表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
73.以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。