(57)【要約】【課題】  インテリジェント生体センサー等のマイクロプロセッサシステムにおける処理アルゴリズムのフレキシビリティを、所望の低消費電力性や実時間性を満足した小型の半導体集積回路で確保する。【解決手段】マイクロプロセッサシステムを、システムへの入出力仕様によってその処理内容が決定される入出力処理部３と、所定のアルゴリズムに従ってその処理内容が決定される信号処理部４とに区分し、入出力処理部３を、予めデザインされたハードウェアとソフトウェアの組込みシステムで実現するとともに、信号処理部４を、その処理過程をアルゴリズム記述言語で記述したプログラムからハードウェアとソフトウェアを自動合成することで実現する。【選択図】        図１
2010044650.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マイクロプロセッサシステムを、システムへの入出力仕様によってその処理内容が決定される入出力処理部と、所定のアルゴリズムに従ってその処理内容が決定される信号処理部とに区分し、前記入出力処理部を、予めデザインされたハードウェアとソフトウェアの組込みシステムで実現するとともに、前記信号処理部を、処理過程をアルゴリズム記述言語で記述したプログラムからハードウェアとソフトウェアを自動合成することで実現することを特徴とするマイクロプロセッサシステムの設計方法。
【請求項２】
前記入出力処理部への入力はセンサ信号であるとともに、前記入出力処理部からの出力は通信信号であり、前記信号処理部の処理過程は、前記入出力処理部から受け取った情報を加工してこれを再び前記入出力処理部へ送り返す過程である請求項１に記載のマイクロプロセッサシステムの設計方法。
【請求項３】
前記センサ信号は生体情報を検出したものであり、前記通信信号は外部コンピュータとの通信を行うものである請求項２に記載のマイクロプロセッサシステムの設計方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はマイクロプロセッサシステムの設計方法に関し、特に、インテリジェント生体センサーなど、多様なシステムに対応できるマイクロプロセッサシステムの設計に有用な方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
日常生活に支障をきたすことなく長時間の生体情報を収集可能とするために身体に手軽に装着できる小型のインテリジェント生体センサーが求められている。この場合、センサー信号の処理については、生体センサーの使用結果に基づく処理アルゴリズムの大幅な改良・変更を必要とすることが多い。そこで、処理アルゴリズムの変更等にフレキシブルに対応できるようにするために、既存のマイクロプロセッサＬＳＩを基板上に実装してそのプログラム開発環境を利用することが考えられるが、これでは上記生体センサーを、例えば直径２０ｍｍ以下の薄円盤形等にまで小型化することは困難である。
【０００３】
これに対し、生体センサー全体をＬＳＩ半導体チップに実装すれば小型化は可能になるが、この場合には従来、ＬＳＩ製造ベンダーが利用できるＩＰ（知的財産）の範囲内でマイクロプロセッサを選択する必要があるため、処理アルゴリズムを、所望の低消費電力性や実時間性を満足して実現するのは困難であった。
【０００４】
なお、特許文献１には、Ｃ言語等で記述された全体プログラムの中でハードウエア化プログラムとソフトウエア化プログラムの振り分けを設計者が行うようにしたハードウェア／ソフトウェア協調設計方法が開示されている。また、特許文献２には、拡張Ｃ言語によるアルゴリズム記述からコントロールデータフローフラグ（ＣＤＦＧ）を経てハードウェア記述言語を生成するハードウェア合成方法が開示されている。
【特許文献１】特開２００３−１１４９１４
【特許文献２】特開平１１−２５０１１２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は以上の問題点に鑑みてなされたもので、インテリジェント生体センサー等のマイクロプロセッサシステムにおける処理アルゴリズムのフレキシビリティを、所望の低消費電力性や実時間性を満足した小型の半導体集積回路で確保することができるマイクロプロセッサシステムの設計方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本第１発明では、マイクロプロセッサシステムを、システムへの入出力仕様によってその処理内容が決定される入出力処理部（３）と、所定のアルゴリズムに従ってその処理内容が決定される信号処理部（４）とに区分し、前記入出力処理部（３）を、予めデザインされたハードウェアとソフトウェアの組込みシステムで実現するとともに、前記信号処理部（４）を、その処理過程をアルゴリズム記述言語で記述したプログラムからハードウェアとソフトウェアを自動合成することで実現する。
【０００７】
本第１発明においては、システムへの入出力仕様によってその処理内容が決定される入出力処理部を組み込みシステムで実現するとともに、処理アルゴリズムのフレキシビリティを確保する必要がある信号処理部は、その処理過程をアルゴリズム記述言語で記述したプログラムからハードウェアとソフトウェアを自動合成することによって実現したから、処理アルゴリズムのフレキシビリティを損なうことなくマイクロプロセッサシステムをＬＳＩ半導体チップに実装して、所望の低消費電力性や実時間性を満足した小型の半導体集積回路として実現することができる。
【０００８】
本第２発明では、前記入出力処理部（３）への入力はセンサ信号であるとともに、前記入出力処理部（３）からの出力は通信信号であり、前記信号処理部（４）の処理過程は、前記入出力処理部（３）から受け取った情報を加工してこれを再び前記入出力処理部（３）へ送り返す過程である。本第２発明においては、マイクロプロセッサシステムをユビキタスセンシングシステムに適用することができる。
【０００９】
本第３発明では、前記センサ信号は生体情報を検出したものであり、前記通信信号は外部コンピュータとの通信を行うものである。本第３発明においては、マイクロプロセッサシステムをインテリジェント生体センサーに適用することができる。
【００１０】
なお、上記カッコ内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものである。
【発明の効果】
【００１１】
以上のように、本発明のマイクロプロセッサシステムの設計方法によれば、インテリジェント生体センサー等における処理アルゴリズムのフレキシビリティを、所望の低消費電力性や実時間性を満足した小型の半導体集積回路で確保することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
図１には、本発明方法によって実現されたマイクロプロセッサシステムの一例として、インテリジェント生体センサーのブロック構成図を示す。生体センサーは、詳細を後述するＬＳＩ半導体チップ１と、生体情報である体温、心電、呼吸音、加速度を得るための各センサー素子２１，２２，２３，２４、平面アンテナ２５、シート型電源２６、クロック回路２７を基板Ｓ上に設けて構成されている。ＬＳＩ半導体チップ１上には、入出力処理部３、信号処理部４、Ａ／Ｄ変換部５、および外部サーバとの通信用の変復調部６が実装されており、Ａ／Ｄ変換部５には上記各センサー素子２１〜２４が接続されている。また、変復調部６には平面アンテナ２５が接続されている。
【００１３】
入出力処理部３はマイクロプロセッサ（ＭＰＵ）３１、ＲＯＭ／ＲＡＭのメモリ３２、センサーインターフェース（ＩＦ）３３、通信インターフェース（ＩＦ）３４、割込み回路３５およびタイマ回路３６を備えており、これらはバス等の公知の接続路で結ばれている。信号処理部４はマイクロプロセッサ（ＭＰＵ）４１、ＲＯＭ／ＲＡＭのメモリ４２、および割込み回路４３を備えており、これらはバス等の公知の接続路で結ばれている。また、両マイクロプロセッサ３１，４１はデータバスで接続されており、マイクロプロセッサ４１はマイクロプロセッサ３１から受け取った生体情報を加工してこれを再びマイクロプロセッサ４１へ送り返す。
【００１４】
ここで、上記Ａ／Ｄ変換部５や変復調部６はもちろん、入出力処理部３も、生体センサーへの入出力仕様によってその処理内容が決定される。すなわち、各センサー２１〜２４の仕様より、サンプリング周波数やビット深度、取り込みタイミング等の入力処理の内容が決定され、また出力処理たる通信処理の内容もそのパケット構造や通信プロトコル等は外部サーバの仕様より決定される。したがって、入出力処理部はＯＳやドライバソフト等を含めて予めデザインされたハードウェアとソフトウェアの組込みシステムで実現されている。すなわち、入出力処理部のハードウェアは、異なるセンサーや、異なる通信プロトコルのサーバを使用することを想定して、ハード的な余裕を持って直接的に設計されるとともに、ソフトウェアの変更はアッセンブラ等のレべルで実行プログラムを作り変えてチップに焼き込むことによって行われる。
【００１５】
これに対して信号処理部４においては、その処理内容、すなわち生体情報を加工する処理アルゴリズムは、生体センサーを使用した結果に基づいて大幅に改良・変更されることがある。例えば、心電センサー２２から得られる心電波形情報から異常を検出する方法には、正常波形との相関を取る方法、波形のピークをサーチしてその周期の長時間揺らぎを解析する方法、波形をフーリエ変換してその周波数スペクトラムを解析する方法等があり、これらの方法が試行錯誤的に採用される可能性がある。そこで、信号処理部４は、処理過程をアルゴリズム記述言語で記述したプログラムからハードウェアとソフトウェアを自動合成することで実現されている。その自動合成過程の詳細を図２で説明する。
【００１６】
図２において、上記信号処理部４の処理アルゴリズムはアルゴリズム記述言語としてのＣ言語で記述され（ステップ１０１）、これをプロファイラで最適化して（ステップ１０２）コントロールデータフローフラグ（ＣＤＦＧ）が生成される（ステップ１０３）。このＣＤＦＧに対して、レジスタ等のハードウェア資源を最適に割り当てるためのアロケーションを行い（ステップ１０４）、分割ＣＤＦＧ、ハードウェア（ＨＷ）構成情報、マクロテーブルを得る（ステップ１０５〜１０７）。分割ＣＤＦＧからはサフィックス・ツリーを生成して（ステップ１０８）、これに基づいて複合演算情報を抽出する（ステップ１０９）。
【００１７】
同時に、サフィックス・ツリーに基づいて得られた最適化ＣＤＦＧ（ステップ１１０）と上記ＨＷ構成情報より、シリアライゼーションによってデータ構造を直列化し（ステップ１１１）、アッセンブラーによってオブジェクトファイルを生成する（ステップ１１２）。そして、ＲＴＬ（Register Transfer Level）ジェネレーションによって（ステップ１１５）、上記複合演算情報、知的財産（ＩＰ）セット（符号１１４）、オブジェクトファイル、およびマクロテーブルに基づいてＲＴＬファイルが生成される（ステップ１１６）。このようにして、ハードウェアのＲＴＬ記述とオブジェクトコードの実行ソフトウェアが得られるので、これら設計データをベンダに供給することによって、上記入出力処理部３の組み込みシステムと合わせたＬＳＩ半導体チップ１を得る。
【００１８】
入出力処理部３、信号処理部４、Ａ／Ｄ変換部５、および変復調部６は必ずしも１チップ上に実装する必要は無く、分離された複数チップ上に実装することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明方法によって実現されたインテリジェント生体センサーのブロック構成図である。
【図２】信号処理部のハードウェアとソフトウェアを自動合成する過程を示すブロック流れ図である。
【符号の説明】
【００２０】
１…ＬＳＩ半導体チップ、２１…体温センサー、２２…心電センサー、２３…呼吸音センサー、２４…加速度センサー、３…入出力処理部、４…信号処理部。
【図１】
2010044650.tif 000003
【図２】
2010044650.tif 000004