A low-power area-efficient design and comparative analysis for high-resolution neural data compression

机译：高分辨率神经数据压缩的低功耗高效区域设计和比较分析

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Nowadays, brain scientific research progress depends on signal compression at high spatial resolutions, for efficient storage and low-rate transmission through wireless connection to outside world. So that neural data compression at the implant site is necessary in order to conform with the wireless rates restrictions. In this paper, the high spatial correlation is utilized to increase the data compression ratio. Then we investigate and compare three different proposed low-power image compression algorithms based on discrete cosine transform (DCT) and discrete wavelet transform (DWT) to provide the best trade-off between hardware complexity and compression performance. Hence, we conclude that Adaptive 2D-DWT algorithm is a promising solution for low-power implantable devices.

机译：如今，大脑科学研究的进展取决于高空间分辨率下的信号压缩，以通过与外界的无线连接实现有效存储和低速率传输。因此，为了符合无线速率限制，必须在植入部位压缩神经数据。本文利用高空间相关性来提高数据压缩率。然后，我们研究和比较了基于离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）的三种不同的低功耗图像压缩算法，以在硬件复杂度和压缩性能之间取得最佳平衡。因此，我们得出结论，自适应2D-DWT算法对于低功耗植入式设备是一种有前途的解决方案。

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来源
《International Conference on Microelectronics》|2016年|217-220|共4页
会议地点
作者
Mohammed Ashraf; Hassan Mostafa; Ahmed A. El-Adawy;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Discrete wavelet transforms; Compression algorithms; Hardware; Quantization (signal); Correlation; Discrete cosine transforms; Spatial resolution;

机译：离散小波变换;压缩算法;硬件;量化（信号）;相关性;离散余弦变换;空间分辨率;

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