So wählen Sie einen DSP-Chip für EKG/EMG-Signale aus

Ich möchte einen DSP-Chip auswählen, den ich für einige EKG-/EMG-Signalverarbeitungen verwenden kann. Ich suche ein Evaluierungskit. Die Eingangssignale liegen bereits im digitalen Format vor (entnommen von phsionet.org). Ich suche auch nach folgenden Einschränkungen:

  1. Linux OS (Ich beabsichtige Multi-Threading / Multiprocessing zu machen)
  2. Ein gcc/g++-Compiler für diese DSP-Architektur
  3. Externe Konnektivität über Ethernet
  4. SD-Kartenspeicher, damit ich Daten darin speichern kann

Ich denke, ein DSP mit ARM-Architektur könnte meinen Anforderungen am besten entsprechen. Jede Hilfe oder Anleitung wäre sehr willkommen.

Danke.

Warum braucht man einen DSP, wenn die Signale bereits auf einem Computer liegen?
Wenn Sie eine zukünftige eingebettete Implementierung in Betracht ziehen, sollten Sie sich ziemlich früh die Frage stellen, ob die Festkommaberechnung eine angemessene Anpassung an die Daten sein kann oder ob Sie mit Gleitkomma wirklich zufriedener wären. Beide sind sowohl in eingebetteten als auch in Desktop-Lösungen verfügbar, aber es ist mühsam, zwischen den beiden Berechnungsarten zu übersetzen. Zum Beispiel können die Blackfin-Chips (jetzt etwas veraltet) sowohl Linux ausführen als auch DSP-Operationen ausführen - aber das ist ein 16-Bit-Festkomma-DSP, der nicht für alle Arten von Daten geeignet ist.
@endolith: Ich suche nach einer eingebetteten Anwendung, möglicherweise einer tragbaren. Aber ich konzentriere mich im Moment nicht sehr auf die Leistung, sondern mehr auf die Algorithmen und die Implementierung. Daher habe ich in meiner Frage keine Leistungsbeschränkung erwähnt.
@Chris: Ich bin mir nicht sicher, ob ich Fließkommazahlen benötige oder nicht, aber ich denke, Festkommazahlen sollten ausreichen, und sogar 8-Bit. Ich suche auch nach einer Möglichkeit, meine Kosten zu senken :-)

Antworten (1)

Es hört sich so an, als ob Sie überhaupt keinen DSP-Chip benötigen. Da diese Daten bereits gemessen und in digitaler Form im Netz verfügbar sind, benötigen Sie kein dediziertes Embedded System nach Ihren Anforderungen.

Die Antwort lautet also: Jeder PC oder Laptop. Diese haben sehr gute mathematische Fähigkeiten, die wahrscheinlich besser sind als die meisten kleinen DSPs, obwohl sie keine spezielle DSP-Hardware haben. Sie können Linux sicherlich auf einem ausführen, die gcc-Compiler sind verfügbar, Ethernet-Konnektivität ist integriert, und wenn es keinen SD-Kartensteckplatz hat, können Sie einfach einen externen Kartenleser hinzufügen, der dies tut.

Ein "DSP"-Chip ist nur eine Größen-/Leistungs-/Preisoptimierung zum Implementieren bestimmter Verarbeitungsarten. Ich würde zustimmen, dass es sinnvoll sein kann, die Algorithmen mit einem PC zu prototypisieren , wenn die Daten bereits online verfügbar sind . Wo es sinnvoll ist, sie letztendlich einzusetzen, hängt von der Wirtschaftlichkeit des Einsatzes ab (beachten Sie die jüngsten Schritte zur Verwendung einer großen Anzahl von "eingebetteten" Chips in Rechenzentren) - und ob die Daten online die echten Daten oder nur Testdaten sind.
@Olin: Danke für deine Antwort, aber ich suche in Zukunft nach einer tragbaren Anwendung. Also setze ich meine Algorithmen sowohl auf FPGA als auch auf DSP ein. Derzeit konzentriere ich mich auf DSP.
@Chris: Ich stimme dir in dem Sinne zu, dass ich die Algorithmen auf jeden Fall zuerst auf dem PC testen werde. Aber später werde ich denselben Algorithmus auf DSP implementieren.
@Neel Mehta - nun, bringen Sie es auf einem PC zum Laufen und wählen Sie dann die eingebettete Plattform aus, sobald Sie eine bessere Vorstellung von der durchzuführenden Berechnung haben. Insbesondere wenn Sie an ein tragbares Gerät denken, kann ein handelsübliches Allzweckgerät (kleines Android-Tablet?) kostengünstiger sein, als etwas um einen DSP herum zu bauen, und sobald Sie die Software haben, können Sie sie für eine solche Plattform zum Testen erstellen Leistung.
So wählen Sie einen DSP-Chip für EKG/EMG-Signale aus
AntwortenHierDatenschutz-Bestimmungen1y, 0v