鸟类飞行状态下穿戴式神经信号与行为数据检测记录系统的技术难点总结
作者：互联网
前记
近来受国内一些科研院所的委托，帮忙开发了一款鸟类可穿戴神经信号和行为数据分析设备。项目虽然成功了。可中间也遇到不少值得记录和反思的问题。
作为一家智能可穿戴方案提供商，对这方面的技术进行梳理，积累和回顾。有利于我们作出更加符合用户需求的的产品。
技术难点解析
DSP处理技术：
鸟类可穿戴神经信号分析仪本来就是要采集多路adc采集的，并对采集到的信号进行滤波和降噪处理。这里应用到了一些数字信号处理算法。大多数是在我们能力范围之内的，可是有一些资源耗费比较大，需要优化的情况下。就需要花费很多时间了。这点的确花费了不少时间。
多传感器算法融合技术：
神经信号分析仪最重要的是采集到鸟类的各种信号，这里传感器不可或缺。因为传感器的不断普及，才让很多该设备变得更加智能了。我们在神经信号采集的基础上，加入了可选项的运动传感器传感器，GPS位置传感器，健康传感器等。这些传感器的导入，让设备变得更加实用和智能了。
物联网技术：
近些年，随着无线通信技术的飞速发展，无线技术变得非常普及了。以4G，5G技术， wifi技术，蓝牙技术为核心的多种无线技术得到了低成本的 运用，这些极大的改进了可穿戴神经信号分析仪的功能和适用范围。借助最新的通信技术，让设备实现了可以本地和远程两种情况的数据采集。让数据采集变得更加及时。
超低低功耗MCU技术：
可穿戴神经信号分析仪需要在鸟的身上进行佩戴，所以对功耗要求特别高。所以超低功耗mcu技术就变得非常重要。这点随着芯片技术的发展，超低功耗mcu 技术也就在这几年才有大的突破。利用最新的mcu技术，产品的功耗体验上升了一个台阶。
未来展望
算法智能化
随着多传感器的数据采集，数据的本地处理变得越来越迫切，研发出适应实际mcu运行的算法，会让系统变得更加好用。
场景定制化
根据不同的场景需求，今后要把这些产品做得更具有针对性，也电路也变得越来越个性化。更能实用具体场景的特殊需求。
标签：难点,鸟类,信号,穿戴,技术,采集,传感器,神经 来源： https://www.cnblogs.com/dylancao/p/16419310.html