並列化確率共振ユニットを用いたリアルタイム信号検出・解析システムの開発

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"これまでのアナログ電子回路のシステムでは4素子の改良に10時間以上を要していたが、PXIをベースに構築されたシステムでは、96ユニットの改良にかかる時間は僅か数十分程度と大幅に短縮され、研究のスループット向上が図られた。"

- Yasushi Hotta, The Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University

The Challenge:
プログラム的にシステムの構成ができ、アナログ電子回路のように並列動作し、且つ多チャンネルのノイズを供給できるシステムが必要であった。

The Solution:
PXIシャーシ「NI PXI-1042Q」をベースに再構成可能(FPGA) マルチファンクションDAQ「NI PXI-7852R」とPXIコントローラ「NI PXI-8106」を組み合わせたシステムを導入した。

Author(s):
Yasushi Hotta - The Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University

1. 背景
確率共振(Stochastic Resonance : SR)は、ニューロンのような非線形閾値型の信号伝達システムに閾値以下の微弱な信号とノイズが入力されたとき、それらが確率的に共振することによって閾値を超えて出力に伝達される現象である。通常、ノイズはシステムの信号伝達を阻害するが、SR現象を伴うシステムでは適度な強度のノイズがあるときのほうが出力の信号/ノイズ比(SNR)が向上する。

この原理を利用すると、ノイズを利用して微弱信号を検出することができる。図1(a)は、入力が閾値を超えるとパルス発火するような1個の非線形閾値ユニットに微弱な信号とノイズを加えたときのタイムチャートを示している。入力が微弱信号のみのときは閾値を超えないのでパルス発火が起こらないが、この状態にノイズを加えると信号が確率的に閾値を超えてパルス発火が起こり(図中矢印の部分)、入力の情報が出力側に伝達される。信号が閾値を超える確率はノイズの強度が大きいほど高くなるが、ノイズ強度が大きすぎると出力が乱される。そのため、SNRはノイズ強度の変化に対して図1 (b、並列数:1ユニット)に示すような釣り鐘型の曲線となる。これを信号検出に使う場合、高いSNRを得るためにノイズ強度をチューニングする必要があり、実用には不向きであった。
一方、SR現象が起こる非線形閾値ユニットをSRユニットと定義し、これを並列化することにより広範囲の強度のノイズでSNRを向上できることがCollins et al [Nature 367, 236 (1995)] の計算機シミュレーションを用いた解析的な研究により示されている。[図1(b、並列数:100ユニット)]この結果は、SR現象の工学的有用性を示しており、例えば信号検出システムに応用すると、ノイズ強度のチューニングを必要とせずSR現象を利用することができる。

実際に並列化SRユニットを信号処理に適用する場合、多数のユニットでリアルタイム処理が要求される。そこで、今回提案するシステムを用いて並列化SRユニットを用いた信号検出・解析システムの開発行い、微弱音声信号の検出と入出力信号相関の解析をリアルタイムで行うことを目指した。

2. 課題
並列化SRユニットシステムでは、並列のユニット数が多いほど広範囲のノイズ強度に対してSNRが向上する。このため、並列化SRの原理を信号処理に適用する場合には数十個以上のSRユニットをリアルタイムで並列に動作させることが課題となる。

計算機の処理では、SRユニットの数が多くなると処理速度が低下するため、数十個以上のユニットを並列動作させて高速に信号処理をすることが難しい。アナログ電子回路のSRユニットを用いる方法では、ユニットの並列処理は可能であるが、多数のSRユニット回路を実際の並列ユニット数だけ作製する必要があり、時間及び費用の面でコストがかかる。その上、システムの改良には全ての回路を作り直す必要があり、また各ユニットに供給する無相関ノイズをユニット数チャネル分用意することも困難であった。

課題解決には、プログラム的にシステムの構成ができ、アナログ電子回路のように並列動作し、且つ多チャンネルのノイズを供給できるシステムが必要であった。

3. ソリューション
3-1. システム構成
課題を解決するため、PXIシャーシ「NI PXI-1042Q」をベースに再構成可能(FPGA) マルチファンクションDAQ「NI PXI-7852R」とPXIコントローラ「NI PXI-8106」を組み合わせたシステムを導入した。ソフトウェアには、LabVIEW 8.6とLabVIEW FPGAモジュールを用いた。FPGAでは、内部クロックにより各SRユニットのプログラムブロックを並列動作させることができる。FPGAのビットファイルの作成には、LabVIEW同様にグラフィカルプログラミングが利用できるため、短時間でシステムの開発と改良が可能になる。このような理由から、上記組み合わせのシステムが課題解決に最適であると判断した。

本システムのブロック図を図2に示す。FPGAマルチファンクションDAQのアナログ入力(AI)から入力された信号をFPGA内で並列SRユニット処理し、ホストを介さずにアナログ出力(AO)から出力することにより可聴帯の周波数領域でリアルタイムに信号処理できるシステムを目指した。各ユニットには、FPGAのノイズジェネレータにより発生させた無相関ノイズを入力している。DAQのAIには、SRユニットの閾値以下の微弱音声信号が入力され、AOに接続されたヘッドフォンで直接音声の再現性を確認することができるシステム構成になっている。

■図2 システムのブロック図

赤い四角で囲まれる部分がSRユニット単体。nはユニット番号、σは平均化を表す。並列化SRユニット部はFPGAにより独立に動作し、微弱信号の検出を行う。ホストは、SRユニットのパラメータ制御、信号発生器の制御、データ収集、信号解析を行う。右図は、システムセットアップの写真を示す。

FPGAターゲットのフロントパネルを図3(右上の画像参照)に示す。実装では、16個のSRユニットを1組とし、それらが6組で計96ユニットが配置されており、SRユニットのパラメータは、各組ごとに設定可能になっている。

ホストVIのフロントパネルを図4(右上の画像参照)に示す。ニューロンユニットのパラメータは、スライダにより直感的に操作でき、またシーケンス制御による自動計測により実験の効率化が図られている。入力パラメータとしては、ノイズ強度、ニューロンの閾値、並列化SRユニットの数、出力レベル調整が制御可能となっている。入出力信号は、DMAデータ転送によりホストに取り込まれてグラフ化され、波形がリアルタイムに確認できる。更に、入出力の信号間の相関をノイズ強度に対してリアルタイムに解析できるため、解析時間を短縮できる。入出力の波形は最高750 kS/Secのサンプリングレートで記録でき、事後の解析にも対応できるようになっている。

■図3 FPGAターゲットのフロントパネル

 

各SRユニットの発火状態はLEDによって確認できる。動作中はこれらが点滅し、さながら昔の映画に登場した人工知能コンピュータを彷彿させる。

 

3-2. 結果
本システムを用いることで、96個のSRユニットの並列化とFPGAのノイズジェネレータにより96チャネル分の無相関ノイズを供給することが可能になった。また、システム改良にかかる時間が大幅に短縮された。これまでのアナログ電子回路のシステムでは4素子の改良に10時間以上を要していたが、本システムでは、96ユニットの改良にかかる時間は僅か数十分程度と大幅に短縮され、研究のスループット向上が図られた。

周波数が20 Hz~20 kHzで振幅が閾値以下のsin信号をシステム入力して解析を行った結果、可聴帯域の信号をリアルタイムで検出できることが確認され、また音楽のような非周期信号の検出にも利用できることが分かった。SRユニットを並列化するメリットである様々なノイズ強度でのSNR向上の効果が明確に観測され、今回のシステム開発時の課題を全て解決することができた。

今回は、NI PXI-7852Rをリアルタイム性が要求される並列化SRユニットによる信号検出・解析システムに利用することを提案した。本システムは、音声信号の他にもセンサ信号を検出するシステムなどに応用することができる。また、上位のNI PXI-7854Rを用いたりボードを増設したりすることで更なるSRユニット数の増加を行うことができ、ユニット数を増やした高度な研究にも対応できるシステムで構成となった。

Author Information:
Yasushi Hotta
The Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University

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