[논문]뇌전기파 분석용 FFT 프로세서 설계

김은숙; 신경욱

doi:10.6109/jkiice.2010.14.11.2548

뇌전기파 분석용 FFT 프로세서 설계
A design of FFT processor for EEG signal analysis 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.14 no.11, 2010년, pp.2548 - 2554

김은숙 (금오공과대학교 전자공학부) , 신경욱 (금오공과대학교 전자공학부)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 의료 서비스를 위한 뇌전기파(EEG: electroencephalogram) 신호 분석용 FFT(Fast Fourier Transform) 프로세서를 구현하였다. 실시간으로 발생하는 EEG 신호를 블록으로 나누어 short-time FFT 처리하기 위해 Hamming 창 함수를 사용하였으며, 이로 인해 감소되는 양끝의 값은 1/2 오버랩 시켜 보완하였다. 0~100 [Hz] 사이의 주파수 특성을 갖는 뇌전기파의 효율적인 대역 분석을 위해 256-point FFF 프로세서를 radix-4 알고리듬을 적용하여 구현하였으며, 단일 메모리 뱅크 구조를 사용하여 집적도를 높였다. 설계된 FFT 프로세서는 FPGA 구현을 통해 가능을 검증하였으며, 연산오차가 2% 이내로 높은 연산 정밀도를 갖는다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper describes a design of fast Fourier transform(FFT) processor for EEG(electroencephalogram) signal analysis for health care services. Hamming window function with 1/2 overlapping is adopted to perform short-time FFT(ST-FFT) of a long period EEG signal occurred in real-time. In order to analyze efficiently EEG signals which have frequency characteristics in the range of 0 Hz to 100 Hz, a 256-point FFT processor is designed, which is based on a single-memory bank architecture and the radix-4 algorithm. The designed FFT processor has been verified by FPGA implementation, and has high accuracy with arithmetic error less than 2%.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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가설 설정

그림 2-(b)의 Hanning 창은 신호의 연속성 측면에서 가장 우수하지만 약간의 부엽이 존재한다. 그림 2-(c)의 Hamming 창은 연속성 이 좋고 부엽 이 가장 작은 장점 을 가지 며 , 이 와 같은 분석 결과를 바탕으로 본 논문에서는 Hamming 창 함수를 사용하기로 결정하였다. 이 함수는 양끝이 거 의 0으로 수렴하여 가장자리로 갈수록 신호가 작아지므로 이를 보완하기 위해 신호의 1/2을 오버 랩 (overlap)시 켜 준다.

제안 방법

설계된 FFT 프로세서는 그림 10>(a)와 같은XiUnx Virtex5 XC₅VSX5OT FPGA 보드를 이 용하여 하드웨 어동작을 검증하였다. FPGA 보드에 FFT 프로세서와 Wrapper를 구현하고, 내부에서 받은 입 력 벡터의 FFT 결과를 시 리 얼 통신을 통해 PC로 전송해 보여 준다.
FFT 연산의 정 밀도를 높이 기 위하여 2단계 조건적 스케일링叫을 적용하였다. 복소수 승산결과로부터 각 데이터의 지수와 가수를 찾는 첫번째 스케일링과 연산단계가 완료되는 시점에 생성되는 공통지수와 메모리에 저장된 각 데이터의 지수를 비교하여 메모리에 저장된 가수를 스케일 다운하는 단계로 구성된다.
적용하였다. 복소수 승산결과로부터 각 데이터의 지수와 가수를 찾는 첫번째 스케일링과 연산단계가 완료되는 시점에 생성되는 공통지수와 메모리에 저장된 각 데이터의 지수를 비교하여 메모리에 저장된 가수를 스케일 다운하는 단계로 구성된다.
면적이 크다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 RB(Redundant Binary) 수체 계同를 기 반으로 radix-4 Booth 인코딩과 RB 부분곱 변환을사용하여 그림 6과 같이 구현함으로써 고속동작이 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 단일 메모리 구조와radix-4 방식을 적용하여 FFT 프로세서를 구현하였으며, 높은 연산정밀도를 얻기 위해 조건적 스케일링 방법을 적용하였다. Verilog HDL 로 설계된 FFT 프로세 서 는 EPGA 구현을 통해 검 증되 었으며, 그 결과로부터 연산 정 밀도를 분석 하였다.
중요하다. 본 논문에서는 일반적으로 많이 사용되는 Rectangle, Hanning 및 Hamming 창 함수에 대한 Matlab 모델링 및 시뮬레이션을 통해 뇌 전기파분석에 가장 적합한 창 함수를 결정하였다.
설계된 FFT 프로세서의 구조는 그림 4와 같다' 단일메모리 구조를 기반으로 하며, 입력버퍼(IN_BUF), Hamming 창 함수 값이 저 장된 HW_ROM, 창 함수 오버래핑 버퍼(Whi_BUF), 오버 랩된 데이터에 창 함수를 곱하는 곱셈기(MUI, , radix-4 FFT 연산을 위한 입력버퍼 (INB), radix-4 나비연산기 (BFU), 복소수 승산기 (CMUL), 격자계수 생성 기(TF_Gen), dual-port 메모리 뱅크, 2단계 조건적 scaling을 위한 CSB_lst와 CSB_2nd 블록 그리고 전 체 동작을 제어 하는 제 어 블록(CLU) 등으로 구성된다.
설계하였다. 실 시 간으로 발생되 는 긴 신호를 처 리 하기 위 하여 Hamming 창 함수를 사용하였고, 이 로 인해감소되는 양 끝의 값을 1/2 오버 랩 시켜줌으로써 보완하였다. 설계된 FFT 프로세서를 FPGA에 구현하여 검증하였으며, 연산오차가 2% 이내로 높은 연산 정밀도를 가져 뇌전기파신호분석에 적합한 것으로 평가되었다.
의료 서비스를 위한 뇌 전기파 분석용 FFT 프로세서를 설계하였다. 실 시 간으로 발생되 는 긴 신호를 처 리 하기 위 하여 Hamming 창 함수를 사용하였고, 이 로 인해감소되는 양 끝의 값을 1/2 오버 랩 시켜줌으로써 보완하였다.

데이터처리

적용하였다. Verilog HDL 로 설계된 FFT 프로세 서 는 EPGA 구현을 통해 검 증되 었으며, 그 결과로부터 연산 정 밀도를 분석 하였다.
Verilog HDL로 설계된 뇌파 분석용 FFT 프로세서는 ModelSim으로 기능검증을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과는 그림 9와 같다. Matlab을 이 용한 FFT 연산 결과와 비교를 통해 설계된 FFT 프로세서가 정상 동작함을 확인하였다.
설계된 FFT 프로세서의 연산정밀도 분석은 그림 11 의 과정으로 수행되 었으며, FPGA에 구현된 FFT 프로세서의 출력 16 비트와Matlab 시뮬레이션에 의해 얻어진 부동소수점 (floating-point) FFT 결과로부터 %error를 구하였다. 신호 샘플에 대한FFT 연산결과로256개의 주파수 영역 데이터가출력되며, 이들중뇌전기파분석에 사용되는 128개 값에 대한 연산오차를 분석하였으며, 그 결과는 그림 12와 같다.
신호 샘플에 대한FFT 연산결과로256개의 주파수 영역 데이터가출력되며, 이들중뇌전기파분석에 사용되는 128개 값에 대한 연산오차를 분석하였으며, 그 결과는 그림 12와 같다. 샘플1과 샘플4에서 2개 데이터에 대해 오차가크게 나타났으나, 이는 데이터 값이 매우 작은 경우의 비율적 오차이며, 뇌파 신호의 주파수 스펙트럼에 미치는 영향은 무시할 수 있을 정도로 작다.

이론/모형

설계되는FFT프로세서의 연산정밀도 분석에 사용하기 위해 Matlab을 이용한EFT모델링과 시뮬레이션을 수행하였다. 그림 3-(a)는 측정된 EEG 신호(2초 분량)이며, 1/2 오버 랩을 갖는Hamming 창 함수의 적용결과는 그림 3-(b)와 같다.

성능/효과

그림 9와 같다. Matlab을 이 용한 FFT 연산 결과와 비교를 통해 설계된 FFT 프로세서가 정상 동작함을 확인하였다.
실 시 간으로 발생되 는 긴 신호를 처 리 하기 위 하여 Hamming 창 함수를 사용하였고, 이 로 인해감소되는 양 끝의 값을 1/2 오버 랩 시켜줌으로써 보완하였다. 설계된 FFT 프로세서를 FPGA에 구현하여 검증하였으며, 연산오차가 2% 이내로 높은 연산 정밀도를 가져 뇌전기파신호분석에 적합한 것으로 평가되었다. 향후, ADC와 필터 등이 포함된 단일 칩으로 개발될 예정이다.

후속연구

설계된 FFT 프로세서를 FPGA에 구현하여 검증하였으며, 연산오차가 2% 이내로 높은 연산 정밀도를 가져 뇌전기파신호분석에 적합한 것으로 평가되었다. 향후, ADC와 필터 등이 포함된 단일 칩으로 개발될 예정이다.

참고문헌 (5)

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임창완, 다중 표준 OFDM 시스템용 가변길이 FFT/IFFT 프로세서 설계, 금오공과대학교 대학원, 2009.
Kyung-Wook Shin, Bang-Sup Song, Kantilal Bacrania, "A 200-MHz complex number multi- plier using redundant binary arithmetic", IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 33, no. 6, pp. 904-909, Jun., 1998

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