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FPGA-Based EEG Acquisition and Compression Architecture for Fatigue Monitoring Terminals

Meiyan Zhang, Boqi Zhao, Zhaoyun Wang, Yunong Gao, Jinwei Sun

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Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Electroencephalogram (EEG) signals are widely used for brain monitoring but are challenging for portable systems due to low amplitude and noise sensitivity. This paper presents a hardware-oriented 8-channel EEG acquisition and compression system for portable fatigue monitoring. The system integrates an ADS1299 acquisition module, FPGA-based compressed sensing with dual-port RAM, and CC3200 Wi-Fi for wireless transmission. Experiments show reliable acquisition, compression, and reconstruction with low power consumption and lightweight Field Programmable Gate Array (FPGA) resource usage. Signal-to-Noise-and-Distortion Ration (SNDR) comparisons with Discrete Wavelet Transform (DWT)- Set Partitioning in Hierarchical Trees (SPIHT) highlight a practical trade-off between reconstruction accuracy and implementation complexity, confirming the system’s suitability for real-time portable EEG applications.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref: FPGA-Based EEG Acquisition and Compression Architecture for Fatigue Monitoring Terminals
Date Crossref: 23/01/2026
Éditeur: ACM
Type: proceedings-article

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Où se fait cette recherche

Heilongjiang Institute of Technology pays non établi dans la notice
Université ou école supérieure
China Electronics Technology Group Corporation engineering department pays non établi dans la notice
Entreprise
Institute of Instrument Science and Engineering pays non établi dans la notice
Structure de recherche

Heilongjiang Institute of Technology, engineering department — China Electronics Technology Group Corporation et Institute of Instrument Science and Engineering.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

EEG and Brain-Computer InterfacesECG Monitoring and AnalysisDigital Filter Design and Implementation

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