FPGA 在情绪识别领域的护理应用（二）

FPGA 在情绪识别领域的护理应用（二）

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引言

我们想将FPGA与护理学科相结合形成FPGA+护理，以期望探索FPGA在护理学科发展的可行性，后续我们将持续的分享我们在该方面取得的一些成果，同时也希望和大家共同探讨一些可行性的解决方案。

现在我们将分享FPGA在情绪领域的精神医学护理。

系列文章目录

FPGA+护理：跨学科发展的探索（一）
FPGA+护理：跨学科发展的探索（二）
FPGA+护理：跨学科发展的探索（三）
FPGA+护理：跨学科发展的探索（四）
FPGA+护理：跨学科发展的探索（五）
FPGA 在情绪识别领域的护理应用（一）

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文章目录

• FPGA 在情绪识别领域的护理应用（二）
• • 引言
• 系列文章目录
• • 续章
  • 二、FPGA 在情绪识别领域的技术架构与实现
  • • 2.3 生理信号情绪检测的 FPGA 实现
    • • 2.3.1 生理信号情绪检测的系统架构
      • 2.3.2 生理信号情绪检测的 FPGA 优化技术
      • 2.3.3 生理信号情绪检测的 FPGA 实现案例

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续章

在FPGA 在情绪识别领域的护理应用（一）的内容中我们介绍了一部分，接下来将对后续部分内容进行展开

二、FPGA 在情绪识别领域的技术架构与实现

2.3 生理信号情绪检测的 FPGA 实现

生理信号情绪检测是情绪识别中最客观、最可靠的方法之一，在临床精神医学护理中，特别是在实时情绪监测和干预方面具有重要应用价值(5)。

2.3.1 生理信号情绪检测的系统架构

基于 FPGA 的生理信号情绪检测系统通常包括以下模块：

1. 信号采集与预处理模块 ：负责从生理传感器 (如 EEG、ECG、EDA 等) 获取生理信号，并进行放大、滤波、模数转换等预处理操作(5)。该模块通常使用 FPGA 的高速 ADC 和数字信号处理能力实现实时信号处理。

2. 特征提取模块 ：提取时域、频域和非线性特征，如心率变异性 (HRV)、样本熵、小波系数等(2)。在 FPGA 实现中，特征提取模块通常采用专用硬件加速器设计，以提高处理效率。

3. 分类识别模块 ：使用支持向量机 (SVM)、神经网络或深度学习模型等分类算法对提取的特征进行分类，确定情绪类别(12)。该模块通常采用流水线设计和并行处理技术，以提高处理速度。

4. 控制与接口模块 ：负责协调各模块的工作时序，实现与外部设备的通信接口，并控制整个系统的运行(5)。

2.3.2 生理信号情绪检测的 FPGA 优化技术

为了提高生理信号情绪检测系统的性能和资源利用率，研究者提出了多种 FPGA 优化技术：

1. 并行处理架构 ：利用 FPGA 的并行处理能力，设计并行滤波器组和特征计算模块，同时处理多个信号通道和特征，提高处理速度(6)。例如，在 BioCNN 系统中，使用并行卷积层和池化层，实现多通道 EEG 信号的实时处理。

2. 流水线设计 ：将信号处理和特征提取过程分解为多个阶段，每个阶段在不同的时钟周期内处理不同的数据，提高系统的吞吐量和处理速度(6)。例如，在 EEG 信号处理中，使用 6 级流水线设计，每个时钟周期处理一个数据点。

3. 硬件加速单元 ：设计专用的硬件加速单元，如自定义卷积核、快速傅里叶变换 (FFT) 加速器等，优化信号处理和特征提取的计算(12)。这种方法可以显著提高处理速度和能效比。

4. 资源复用技术 ：通过时分复用或频分复用技术，共享硬件资源，减少资源消耗(6)。例如，在多通道 EEG 处理中，使用时分复用技术共享滤波器和特征计算单元。

2.3.3 生理信号情绪检测的 FPGA 实现案例

以下是几个典型的基于 FPGA 的生理信号情绪检测系统实现案例：

1. 基于 EEG 的实时情绪识别系统 ：在 Kintex7 FPGA 上实现的实时情绪识别系统，结合 EEG、ECG 和 PPG 三种生理信号，使用 3-to-1 蓝牙微微网传输所有生理信号，集成 AI 计算芯片和 CNN 结构，实现对快乐、愤怒和悲伤三种情绪的分类，平均准确率达到 72.66%(17)。

2. BioCNN: 基于 EEG 的情绪检测硬件推理引擎 ：在 Digilent Atlys 开发板上使用低成本 Spartan-6 FPGA 实现的 BioCNN 系统，使用 DEAP 数据集进行训练和测试，在二进制 valence 分类中达到 77.57% 的准确率，在二进制 arousal 分类中达到 71.25% 的准确率(6)。该系统的能效为 11 GOps/W，吞吐量为 1.65 GOps，延迟小于 1 ms。

3. 基于 FPGA 的 EEG 情绪识别系统 ：在 Altera DE2 FPGA 开发板上实现的 EEG 情绪识别系统，使用 CNN-LSTM-ResNet-152 算法，在 SEED V 数据集上进行训练和测试，实现了 98% 的准确率(12)。该系统使用独立成分分析 (ICA) 消除原始脑电信号中的伪迹，然后通过短时傅里叶变换 (STFT) 提取时频特征，最后使用 CNN-LSTM-ResNet-152 算法进行情绪分类。

4. 基于 FPGA 的多参数生理信号实时分析系统 ：在 Zynq-7000 SoC FPGA 上实现的多参数生理信号实时分析系统，能够同时监测心率、血压、呼吸、皮肤电活动等多种生理指标(5)。该系统使用 FPGA 进行快速信息处理，通过 ADC 将传感器采集的模拟信号转换为数字信号，然后通过 WiFi 模块将数据传输到服务器。