超低功耗 ECG SNN 加速器

项目背景

ECG 等生理信号具有低频、长时序和能耗敏感特征。SNN 的事件驱动形式可能适合低功耗边缘处理。本页面只记录研究原型构想，不包含医疗结论或产品声明。

目标与约束

• 探索事件驱动神经元状态更新。
• 减少无效翻转和重复访存。
• 建立小规模 RTL 仿真验证路径。
• 不展示未经确认的功耗或准确率数据。

系统架构

ECG Window Buffer
 ├─ Spike Encoder
 ├─ SNN Core
 ├─ State Memory
 └─ Output Decoder

算法设计

算法侧需要先明确编码方式、神经元模型和状态更新规则。

硬件架构

硬件侧重点是事件稀疏性利用、状态存储访问和时钟使能控制。

数据通路

事件输入触发神经元状态读取、更新和写回。空闲周期应尽量避免无意义切换。

存储结构

状态存储可能包括膜电位、阈值、突触权重和时间相关变量。

定点化方案

待通过软件模型确定状态变量范围，再选择定点格式。

RTL 实现

待补充神经元更新模块、事件队列和状态存储接口。

验证方法

计划从小规模合成输入开始，对比软件模型中的状态轨迹。

综合或实现结果

待补充。当前没有可公开的功耗数据。

遇到的问题

事件调度、状态冲突和低功耗控制需要进一步细化。

最终结论

本项目仍是阶段性研究方向记录。

后续计划

补充 ECG 数据预处理、编码方案和低功耗 RTL 编码规范。