title: Energy-Aware Signal Processing for Wearable Biomedical Sensor Systems
Creators: name: Tobola, Andreas
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2024

description: Wearable technology has been rapidly changing the overall picture of medical diagnosis. Highly integrated hardware and smart algorithms are enabling long-desired healthcare applications. Nevertheless, engineers still face major challenges. One such bottleneck is the limited energy of sensors worn on the body. Despite highly integrated hardware, the energy limitation requires larger batteries and eventually energy harvesting in addition. This thesis gives a comprehensive insight into the development of portable sensor technology, especially for biomedical applications, with a particular focus on minimizing energy consumption. One of the central drivers of this work is the philosophy of taking a holistic view of the entire signal processing chain, from the sensor to the evaluation of biomedical information. For this purpose, all parts of a biomedical signal processing chain were examined. The examination included hardware and software components. Specialized tools and methods were developed for this purpose. A new power profiling method was developed to evaluate the power consumption of microcontroller-based systems. The unique feature of this method is the automated profiling tool which analyzes the system’s power consumption for a better understanding of the underlying processes. A further contribution of this thesis is new sensor hardware and new software. This sensor system was particularly designed for low-power evaluation. The sensor system simplifies low-power debugging with modularity and the comfort of dedicated power measurement terminals. Different variants of the sensor system hardware and software were developed and evaluated. The hardware variants investigated in this thesis were various sensor circuits, power supply circuits, and microcontroller types. Examined software variants were real-time operating systems, software-based power managers, and signal processing algorithms. The outstanding feature of the system is its scalability, achieved by designing software and hardware components configurable. The configuration determines the behavior of the sensor system. Also, the configuration influences power consumption. For the Ultra-low-power Sensor Evaluation Kit (ULPSEK), the average power consumption was determined between 50 µW and 10 mW, depending on the configuration. The measurement results from the test bench, combined with theoretical principles, were merged into a general mathematical energy model to support the engineer in planning a new sensor system. Compared to state of the art, the model combines two standard sleep modes. Besides, the model was proposed in three stages, supporting tailoring for applications beyond this thesis. The energy model was then applied to a theory of information processing efficiency by examining and extending existing theories. In particular, a new metric was introduced to express signal processing efficiency: the Landauer-Decibel. The first advantage of Landauer-Decibel is the reference to a physical limit. The second advantage is the logarithmic representation, predestined to express technological progress over time and compare large efficiency quantities.
description: Wearables haben das Gesamtbild der medizinischen Diagnostik rasch verändert. Hochintegrierte Hardware und intelligente Algorithmen ermöglichen langersehnte Anwendungen. Allerdings stehen die Ingenieure immer noch vor großen Herausforderungen. Eine dieser Herausforderungen ist die stark begrenzte Energie, die tragbaren Sensoren zur Verfügung steht. Demzufolge können Sensorsysteme nur bedingt miniaturisiert werden, da Batterien mit hoher Kapazität, die Größe des Sensorsystems bestimmen. Gegebenenfalls ist zudem Energy Harvesting zusätzlich erforderlich. Diese Arbeit gibt einen umfassenden Einblick in die Entwicklung der tragbaren Sensortechnologie, insbesondere für biomedizinische Anwendungen, mit besonderem Fokus auf die Minimierung des Energieverbrauchs. Ein zentrales Thema dieser Arbeit ist es, die gesamte Signalverarbeitungskette – vom Sensor bis zur Auswertung biomedizinischer Informationen – zu optimieren. Zu diesem Zweck wurden alle Teile einer biomedizinischen Signalverarbeitungskette untersucht. Die Untersuchung umfasste Hardware- und Softwarekomponenten. Zu diesem Zweck wurden spezielle Werkzeuge und Methoden entwickelt. Eine neue Power-Profiling-Methode wurde entwickelt, um den Stromverbrauch von mikrocontroller-basierten Systemen zu bewerten. Das Besondere an dieser Methode ist ein automatisiertes Profiling-Werkzeug, das den Stromverbrauch des Systems analysiert, um ein besseres Verständnis der zugrunde liegenden Prozesse zu ermöglichen. Ein weiterer Beitrag dieser Arbeit ist eine neue Sensor-Hardware und -Software. Dieses Sensorsystem wurde für eine stromsparende Evaluierung entwickelt. Das Sensorsystem vereinfacht das Low-Power-Debugging durch Modularität und bietet den Komfort von dedizierten Schnittstellen zur Messung der Leistungsaufnahme. Es wurden verschiedene Varianten der Hard- und Software des Sensorsystems entwickelt und miteinander verglichen. Die in dieser Arbeit untersuchten Hardwarevarianten waren Sensorschaltungen, Stromversorgungsschaltungen und Mikrocontrollertypen. Die untersuchten Software-Varianten waren Echtzeitbetriebssysteme, softwarebasierte Power-Manager und Signalverarbeitungsalgorithmen. Das herausragende Merkmal des Systems ist seine Skalierbarkeit, die durch das Hinzufügen mehrerer Konfigurationsmöglichkeiten erreicht wurde. Die Konfiguration bestimmt das Verhalten des Sensorsystems. Außerdem beeinflusst die Konfiguration den Stromverbrauch. Für das Ultra-low-power Sensor Evaluation Kit (ULPSEK) wurde abhängig von der Konfiguration ein mittlerer Stromverbrauch zwischen 50 µW and 10 mW ermittelt. Die Messergebnisse aus dem Prüfstand wurden in Kombination mit theoretischen Grundlagen zu einem allgemeinen mathematischen Energiemodell zusammengeführt, um den Ingenieur bei der Planung eines neuen Sensorsystems zu unterstützen. Die gewonnenen Daten und Modelle wurden anschließend in eine Theorie der energie-effizienten Informationsverarbeitung übergeführt. Dabei wurde eine neue Metrik eingeführt, um die Effizienz der Signalverarbeitung auszudrücken: das Landauer-Decibel.