本文關(guān)鍵詞：面向神經(jīng)元動作電位分類的片上系統(tǒng)任務(wù)映射的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：要研究大腦皮層神經(jīng)元的各種功能就需要能夠同時記錄大腦皮層各個神經(jīng)元的動作電位。在實際研究中,這種需求可以通過向大腦植入探針得以解決。然而植入大腦皮層的探針記錄下來的神經(jīng)元動作電位信號是探針周圍的神經(jīng)元產(chǎn)生的動作電位的混合信號,因此需要一種將記錄下來的動作電位的混合信號分解為單個神經(jīng)元動作電位并進行歸類的分析方法,這種方法即稱為神經(jīng)元動作電位分類(Spike Sorting)。目前神經(jīng)元動作電位分類的研究主要集中在改進神經(jīng)元分類的算法上,以適應(yīng)因為神經(jīng)元動作電位信號采集設(shè)備發(fā)展帶來的數(shù)據(jù)量增長的問題,并提高神經(jīng)元動作電位分類的準(zhǔn)確性和處理速度。然而隨著神經(jīng)元動作電位信號數(shù)據(jù)量的急劇增長,愈是復(fù)雜精確的算法,對神經(jīng)元動作電位進行分類所需的計算量和能耗也愈發(fā)驚人,采用總線結(jié)構(gòu)的片上系統(tǒng)或FPGA芯片來實現(xiàn)神經(jīng)元動作電位分類將面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。隨著半導(dǎo)體技術(shù)的發(fā)展,片上網(wǎng)絡(luò)(Network on Chip,No C)作為一種新的片上系統(tǒng)(System on Chip,So C)設(shè)計方法學(xué)迅速發(fā)展。片上網(wǎng)絡(luò)的核心思想是將計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)移植到芯片設(shè)計中,其本質(zhì)就是將集成在芯片上的多個處理核心按照一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)組成網(wǎng)絡(luò),各個處理核心通過該網(wǎng)絡(luò)來進行通信。片上網(wǎng)絡(luò)的通信方式解決了單一總線通信片上系統(tǒng)面臨的全局同步和長延時問題。采用片上網(wǎng)絡(luò)方法設(shè)計的片上系統(tǒng)各個處理核心之間并行通信,系統(tǒng)吞吐量大,擴展性好,因此片上網(wǎng)絡(luò)是多處理核心片上系統(tǒng)最有前途的解決方案。在片上網(wǎng)絡(luò)新興發(fā)展的趨勢下,采用片上網(wǎng)絡(luò)的方法來設(shè)計用于神經(jīng)元動作電位分類的片上多核系統(tǒng),是應(yīng)對迅猛增長的神經(jīng)元動作電位信號數(shù)據(jù)量的一種可行的解決方案,為神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)研究提供一種有效的分析手段,也為腦機接口的實現(xiàn)提供一線曙光。本文作為采用片上網(wǎng)絡(luò)方法學(xué)來設(shè)計用于神經(jīng)元動作電位分類的片上多核系統(tǒng)這一工作的前期部分,主要解決神經(jīng)元動作電位分類程序向片上網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的任務(wù)映射問題。本文對選用的神經(jīng)元動作電位分類算法進行了仔細分析,總結(jié)出了該神經(jīng)元動作電位分類算法的任務(wù)圖和各個任務(wù)的數(shù)據(jù)訪問情況,利用任務(wù)映射算法對神經(jīng)元動作電位分類程序進行了任務(wù)調(diào)度,任務(wù)映射和數(shù)據(jù)塊映射,最后得到了該神經(jīng)元動作電位分類算法在片上網(wǎng)絡(luò)上執(zhí)行哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文的一個任務(wù)映射方案。此外,針對可能存在的片上網(wǎng)絡(luò)規(guī)模遠大于任務(wù)圖規(guī)模時導(dǎo)致的處理核閑置問題,本文提出了一個任務(wù)圖擴展算法,將任務(wù)圖的規(guī)模擴展到與片上網(wǎng)絡(luò)相一致,以盡量減少閑置處理核。本文利用QUMU和system C搭建仿真平臺,實現(xiàn)了神經(jīng)元動作電位分類程序按照所得到的映射方案在仿真平臺上的執(zhí)行。實驗表明,應(yīng)用程序任務(wù)圖擴展算法能夠較好的改善程序執(zhí)行時間,通過本文采用的任務(wù)映射算法生成的任務(wù)映射方案能更好地利用數(shù)據(jù)訪問的局部性,減少數(shù)據(jù)訪問的代價。
【關(guān)鍵詞】：神經(jīng)元動作電位分類 任務(wù)映射 片上網(wǎng)絡(luò) 片上系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R338;TN47
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-23
• 1.1 課題研究背景10-18
• 1.1.1 spike sorting的研究背景10-13
• 1.1.2 片上網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展13-17
• 1.1.3 利用片上網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行spike sorting的任務(wù)映射問題17-18
• 1.2 任務(wù)映射的研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3 論文的主要研究內(nèi)容19-21
• 1.3.1 任務(wù)映射算法的研究19-20
• 1.3.2 spike sorting在片上網(wǎng)絡(luò)上的任務(wù)映射的研究20-21
• 1.3.3 任務(wù)映射算法的實現(xiàn)21
• 1.4 論文的創(chuàng)新點21
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)21-23
• 第2章 片上網(wǎng)絡(luò)和spike sorting算法介紹23-32
• 2.1 片上網(wǎng)絡(luò)23-29
• 2.2 spike sorting算法介紹29-30
• 2.2.1 相關(guān)定義29-30
• 2.2.2 spike sorting算法介紹30
• 2.3 本章小結(jié)30-32
• 第3章spike sorting在片上網(wǎng)絡(luò)上的任務(wù)映射32-48
• 3.1 引言32-33
• 3.2 任務(wù)圖的定義33
• 3.3 片上網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)模型33-34
• 3.4 spike sorting程序執(zhí)行模型34-36
• 3.5 任務(wù)映射36-46
• 3.5.1 應(yīng)用程序任務(wù)圖擴展36-40
• 3.5.2 任務(wù)調(diào)度40-42
• 3.5.3 處理核映射42-44
• 3.5.4 數(shù)據(jù)塊映射44-46
• 3.6 本章小結(jié)46-48
• 第4章 仿真平臺介紹及映射結(jié)果分析48-57
• 4.1 QEMU仿真器介紹48
• 4.2 仿真平臺的搭建48-50
• 4.3 spike sorting程序在片上網(wǎng)絡(luò)上的映射方案評估分析50-56
• 4.3.1 spike sorting程序執(zhí)行時間50-51
• 4.3.2 spike sorting程序執(zhí)行時的數(shù)據(jù)訪問51-56
• 4.4 本章小結(jié)56-57
• 結(jié)論57-59
• 參考文獻59-65
• 致謝65

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