[發明專利]一種多通道信號相關性分析方法及系統

在審

• 申請號: 201611248323.8
• 申請日: 2016-12-29
• 公開（公告）號: CN106648901A
• 公開（公告）日: 2017-05-10
• 發明（設計）人: 謝衛云;徐維超;李保俊;馬如豹
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50;G06F17/15
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司11227
• 代理人: 羅滿

技術領域

本發明涉及信號分析技術領域，特別涉及一種多通道信號相關性分析方法及系統。

背景技術

相關分析發端于1900年代統計學開創時期，目前仍是統計信號處理領域的研究熱點。所謂相關，是表征兩個隨機變量或兩路信號之間的統計關系強弱的指標。如果一個隨機變量隨著另外一個隨機變量的增大(減小)而增大(減小)，則該兩個隨機變量滿足正相關關系；反之，如果一個隨機變量隨著另外一個隨機變量的增大(減小)而減小(大)，則該兩個隨機變量滿足負相關關系。在生物醫學上，多通道信號(腦電波、心電圖等)的相關性分析至關重要，但在實際應用中，采集的數據難免受到噪聲的干擾，特別是脈沖干擾。而相關文獻已經證明，在兩個變量或通道的樣本數據受到脈沖噪聲干擾的情況下，統計學家Kendall提出的肯德爾秩相關系數(Kendall’s tau,KT)有很好的穩健性。這說明KT在含有脈沖噪聲干擾的多通道信號的相關性分析中應用廣泛。因此，對KT的快速求解有很大的實際意義。

現有技術中，求解KT的平臺是CPU(即Central Processing Unit，中央處理器)。CPU在進行計算時，主要采用的是串行計算方式，一般包括邏輯運算單元、控制單元和存儲單元。在邏輯運算和控制單元中包括一些寄存器，這些寄存器用于CPU在處理數據過程中數據的暫時保存。CPU雖然有多核，但總數沒有超過兩位數，每個核都有足夠大的緩存；CPU有足夠多的數字和邏輯運算單元，并輔助有很多加速分支判斷甚至更復雜的邏輯判斷的硬件。因此CPU具有核數少、緩存大、單線程性能高，擅長處理具有復雜計算步驟和復雜數據依賴的計算任務的特點。

然而，在利用編程對KT進行實際求解的過程中，相關的程序主要是在數據結構上使用簡單的一維數組、不需要復雜的邏輯判斷，并且易于并行的程序，而且多通道信號數據的樣本數據規模一般很大，所以，在采用CPU對KT進行求解的過程中，求解效率非常低，需要消耗大量的時間。

綜上所述可以看出，如何在對KT進行實際求解的過程中提高求解效率，以節省大量的時間是目前有待進一步解決的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種多通道信號相關性分析方法及系統，在對KT進行實際求解的過程中提高了求解效率，從而節省了大量的時間。其具體方案如下：

一種多通道信號相關性分析方法，包括：

將獲取到的多通道信號數據保存至GPU內部存儲器；

從所述GPU內部存儲器中提取出所述多通道信號數據，然后利用GPU的并行計算能力，并行求解所述多通道信號數據中每兩個通道的信號數據之間的肯德爾秩相關系數，得到與所述多通道信號數據對應的肯德爾秩相關系數。

可選的，所述將獲取到的多通道信號數據保存至GPU內部存儲器的過程，包括：

獲取CPU內部存儲器傳輸的多通道信號數據；

將獲取到的多通道信號數據保存至所述GPU內部存儲器。

可選的，所述從所述GPU內部存儲器中提取出所述多通道信號數據的過程，包括：

創建與所述GPU相適應的N個streams，其中，N為不小于2的整數；

將所述多通道信號數據從所述GPU內部存儲器中提取至所述N個streams，其中，每兩個通道的信號數據與一個streams相對應。

可選的，所述并行求解所述多通道信號數據中每兩個通道的信號數據之間的肯德爾秩相關系數的過程，包括：

利用所述GPU中的Kernel函數，分別并行計算位于每個streams中的每兩個通道的信號數據之間的內層求和值，得到第一結果；其中，內層求和值為KT公式中分子對應的內層求和值；

利用Thrust庫，并結合所述第一結果，分別并行計算所述KT公式中分子對應的外層求和值，得到第二結果；

利用所述第二結果和所述KT公式，計算得到與所述多通道信號數據對應的肯德爾秩相關系數。

本發明還公開了一種多通道信號相關性分析系統，包括：

數據保存模塊，用于將獲取到的多通道信號數據保存至GPU內部存儲器；

數據提取模塊，用于從所述GPU內部存儲器中提取出所述多通道信號數據；

系數求解模塊，用于利用GPU的并行計算能力，并行求解所述數據提取模塊提取出的所述多通道信號數據中每兩個通道的信號數據之間的肯德爾秩相關系數，得到與所述多通道信號數據對應的肯德爾秩相關系數。

可選的，所述數據保存模塊，包括：