リアルタイム特徴空間フィルタ技術による微小信号計測の革新

使用实时特征空间滤波技术的小信号测量创新

基本信息

批准号：
22K18968
负责人：
渡邉信嗣
金额：
$ 4.16万
依托单位：
Kanazawa University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-06-30 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、リアルタイムデータ処理が重要である走査型プローブ顕微鏡技術の一種である走査型イオン伝導顕微鏡（SICM）に対して特徴空間フィルタを設計し、設計したフィルタが SICM 計測データの信号雑音比（SNR）の改善および SICM の高速走査性能の向上に有効であるかどうか検証した。SICM 計測において信号はガラスナノピペット探針で測定する微小な電流変化である。雑音は主として探針や電流検出器から混入する。信号と雑音の物理モデルを構築し、高速走査に適する特徴量を選定し、雑音中の信号を探すように学習させることで分類器を設計した。作成した分類器をフィールドプログラマブルゲートアレイ（ FPGA）に実装し、リアルタイムの SICM 計測を可能とした。作成した分類器に対して性能を数値計算により評価して再調整するモデルを構築し、性能向上をはかった。従来手法を用いて適切な SICM 計測を行うには、サンプリングした瞬間の信号レベルが雑音レベルを十分に超えることが要求される。これに対して特徴空間フィルタを備えた分類器は、サンプリングした瞬間の値ではなく、信号変化の履歴から適切な信号変化を推定するという違いがある。分類器と従来手法との性能比較の結果、SNR が低い状況では、分類器は従来手法よりも極めて高い性能を示すことがわかった。一方、SNR が高い状況では、分類器と従来手法に顕著な差が見られなかった。高速走査を行う場合、信号変化を高速で捉える必要があり、電流検出帯域の増加によって SNR は小さくなってしまうことを考慮すれば、本研究で提案する分類器によるフィルタリング手法は、SICM の高速走査において有用であることがわかった。

在本研究中，我们设计了一种用于扫描离子传导显微镜（SICM）的特征空间滤波器，这是一种实时数据处理很重要的扫描探针显微镜技术，设计的滤波器提高了信噪比我们验证了该方法是否能有效提高SNR）和SICM的高速扫描性能。在 SICM 测量中，信号是用玻璃纳米移液器尖端测量的电流的微小变化。噪声主要来自探头和电流检测器。我们通过构建信号和噪声的物理模型，选择适合高速扫描的特征，并训练它在噪声中搜索信号来设计分类器。创建的分类器在现场可编程门阵列 (FPGA) 上实现，以实现实时 SICM 测量。我们构建了一个模型，通过数值计算评估所创建的分类器的性能，并重新调整它以提高其性能。为了使用传统方法执行适当的 SICM 测量，采样时的信号电平必须充分超过噪声电平。另一方面，配备特征空间滤波器的分类器的不同之处在于，它根据信号变化的历史而不是采样时刻的值来估计适当的信号变化。将分类器与传统方法的性能进行比较的结果发现，在信噪比较低的情况下，分类器表现出明显高于传统方法的性能。另一方面，在高信噪比的情况下，分类器和传统方法之间没有观察到显着差异。在进行高速扫描时，需要高速捕获信号变化，并且考虑到由于电流检测频带的增加而导致信噪比下降，因此本研究提出的使用分类器的滤波方法对于高速扫描是有效的发现 SICM 扫描很有用。