面向光学生物传感器的海量光谱信号特征检测系统

摘要

多孔硅微谐振腔可作为一种重要的光学生物传感器。微谐振腔结构会在缺陷层中限制谐振波长的入射光，从而在反射光谱中形成一个高品质因子的谐振谷。通过将待测溶液注入多孔硅的孔道，可以检测出不同的反射光谱。由于反射光谱上谐振谷位置的移动与溶液浓度成正比，所以检测光谱中谐振谷的位置计算出红移量就可以分辨出不同的待测对象。
　　基于多孔硅微谐振腔的光学生物传感器已被应用于环境监测、医学检测等领域。目前对于多孔硅微谐振腔光学生物传感器应用的研究都局限于对单一传感器产生的少量数据做本地的检测和分析。实际的应用场景中如实时环境监测以及远程医疗检测，将产生海量的信号，并且传感器端不一定具备本地的数据处理和分析的能力。当前对于海量光谱信号的处理并没有相关的研究及解决方案。
　　本文提出了一种基于云计算的海量光谱数据特征检测系统。该系统将数据的采集和处理分离。远程客户端负责传感器数据的采集，服务器端对数据做统一的检测和分析。服务器端利用FPGA计算并行、高计算速度以及低功耗的优势将其作为信号处理单元来实现信号数据的快速特征检测，并使用PCI Express来提供极高的数据传输带宽，使得信号处理单元具有较大的吞吐率，实现对海量数据的处理能力。在FPGA内实现的信号处理加速器使用了一种基于FIFO的流式结构，集成多个特征检测模块作为数据处理通道。这种结构具有较低的硬件资源消耗以及良好的可扩展性。负责数据处理的特征检测模块是基于一维光谱数据特征检测算法[1]设计和实现的，具有动态可配置的特性。通过修改配置寄存器中的值即可适用于具有不同数据长度和信噪比的数据的特征检测。整个系统具有良好的通用性、可扩展性以及计算效能，并为后续进一步数据的分析和处理如数据关联分析提供便利与支持。

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第一章 绪论

1.1研究背景

1.2研究现状和发展

1.3研究的目的和主要内容

1.4本文的组织结构

第二章 谐振谷特征点检测方法的研究

2.1待检测数据的数据特征

2.2一维降噪处理

2.3谐振谷的判断

2.4面向硬件实现的特征点检测方法

2.5参数设定

2.6本章小结

第三章 海量光谱信号特征检测系统的设计与实现

3.1系统结构

3.2系统的主要组成部分

3.3本章小结

第四章 信号处理加速器的设计与实现

4.1模块结构

4.2功能模块的设计和实现

4.3本章小结

第五章 系统的实验与实验结果分析

5.1实验平台

5.2特征检测模块实现的结果与讨论

5.3信号处理加速器实现的结果及讨论

5.4海量光谱信号特征检测系统的实现结果及讨论

5.5本章小结

第六章 结束语

6.1主要工作与创新点

6.2后续研究工作

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间已发表或录用的论文