基于CUDA的多信道锋电位实时分类方法

蔡瑞初; 赵坤垚; 黄礼泊; 何炯; 陈瑶

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基于CUDA的多信道锋电位实时分类方法

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cqvip:为提高多信道神经元锋电位分类任务的计算效率,满足其在实时场景下的应用需求,提出基于统一计算设备架构(compute unified device architecture,CUDA)的掩蔽高斯混合模型的并行化实现和优化方案。利用高维锋电位数据的稀疏特性和高斯混合模型的强抗干扰性以及良好并行性,借助GPU图形处理器,对特征掩蔽高斯混合模型(Masked Gaussian mixture model,Masked GMM)进行并行实现,进行针对性优化。实验结果表明,在32信道的锋电位数据集上,与原有的CPU串行实现相比,该方案分类速度提高了170倍左右,达到了实时计算,为高维信道锋电位实时分类提供了可行的解决方案。

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来源
《计算机工程与设计》 |2020年第2期|391-396|共6页
作者
蔡瑞初; 赵坤垚; 黄礼泊; 何炯; 陈瑶;
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作者单位

广东工业大学计算机学院广东广州 510006;

广东工业大学信息工程学院广东广州 510006;

阿里巴巴达摩院数据库与存储实验室新加坡 068811;

新加坡高等数字科学中心新加坡 138602;

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正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
锋电位分类; 特征掩蔽高斯混合模型; 图形处理单元; 统一计算设备架构; 实时;

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