Abstract
This paper describes a design of fast Fourier transform(FFT) processor for EEG(electroencephalogram) signal analysis for health care services. Hamming window function with 1/2 overlapping is adopted to perform short-time FFT(ST-FFT) of a long period EEG signal occurred in real-time. In order to analyze efficiently EEG signals which have frequency characteristics in the range of 0 Hz to 100 Hz, a 256-point FFT processor is designed, which is based on a single-memory bank architecture and the radix-4 algorithm. The designed FFT processor has been verified by FPGA implementation, and has high accuracy with arithmetic error less than 2%.
본 논문에서는 의료 서비스를 위한 뇌전기파(EEG: electroencephalogram) 신호 분석용 FFT(Fast Fourier Transform) 프로세서를 구현하였다. 실시간으로 발생하는 EEG 신호를 블록으로 나누어 short-time FFT 처리하기 위해 Hamming 창 함수를 사용하였으며, 이로 인해 감소되는 양끝의 값은 1/2 오버랩 시켜 보완하였다. 0~100 [Hz] 사이의 주파수 특성을 갖는 뇌전기파의 효율적인 대역 분석을 위해 256-point FFF 프로세서를 radix-4 알고리듬을 적용하여 구현하였으며, 단일 메모리 뱅크 구조를 사용하여 집적도를 높였다. 설계된 FFT 프로세서는 FPGA 구현을 통해 가능을 검증하였으며, 연산오차가 2% 이내로 높은 연산 정밀도를 갖는다.