研究目的
研究提高生物医学信息处理系统中模数（AD）和数模（DA）转换过程的精度。
研究成果
所提出的SR机制能显著提升模数（AD）与数模（DA）转换过程的精度，突破传统系统资源限制，为低功耗全集成传感器及设备提供潜在应用价值。
研究不足
在众多冗余可能性中确定系统正确配置的实际挑战，以及实现SR所需的优化问题的NP难特性。
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利用冗余感知实现超分辨率
DOI：10.1109/TBME.2018.2885523
期刊：IEEE Transactions on Biomedical Engineering
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
目标：本文提出一种新技术，用于提升模数转换（AD）与数模转换（DA）的精度——这两项操作是众多生物医学信息处理系统的基础功能。实际应用中，这些操作的精度始终受限于两个因素：首先是系统实现过程中产生的随机失配误差，其次是系统架构本身决定的固有量化误差。
方法：我们对先前提出的冗余传感（RS）架构进行了新的数学阐释，该架构不仅能抑制失配误差，还能使有效分辨率超越系统固有分辨率（即实现超分辨率，SR）。这种超分辨率效应源于冗余结构的内生特性"码扩散"——当失配误差发生时，参考值会向相邻采样空间扩散。
结果：通过蒙特卡洛方法验证，在10位设备95%采样空间内，该技术可使有效分辨率理论提升8-9比特（相当于精度提高256-512倍）。
结论：所提出的超分辨率机制能突破系统资源限制，显著提升各类AD/DA转换过程的精度。
意义：该概念为低功耗全集成传感器及设备（必然存在成本-精度权衡的场景）开辟了广泛应用前景。作为概念验证，我们举例说明该技术可提升植入式神经刺激器设计的精度。
作者：
Diu Khue Luu，Anh Tuan Nguyen，Zhi Yang
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