大阪大學研發革命性節能測量系統，突破穿戴裝置與物聯網的能源瓶頸

日本大阪大學研究團隊開發出一套創新的高精度測量系統，透過分析同型別訊號源產生的波形相似性，成功實現驚人的能源效率。這項技術有別於生成式AI等黑箱方法，而是建立在壓縮感知的明確理論框架上，大幅降低精準訊號重建所需的資料量，從而節省可觀的能源消耗。

研究團隊以腦電圖(EEG)測量系統進行實證，僅使用市售電子元件就達到全球領先的能源效率，整體功耗僅72微瓦。這項突破為長期電池供電的穿戴裝置，以及依靠環境採集能源運作的無電池物聯網裝置開闢了新道路，在醫療照護、防災預警與環境監測等領域具有廣泛應用潛力。

隨著穿戴裝置與物聯網感測器的普及，電池續航力與充電需求已成為關鍵挑戰。要在維持高精度測量的同時降低能耗，傳統方法往往需要犧牲波形重建的準確度。為解決這個兩難，大阪大學研究團隊基於2023年提出的波形相似性測量理論，成功開發出兼顧能源效率與測量精度的創新系統。

這項技術的核心在於利用同源波形之間的固有相似性，在保持高保真訊號重建的前提下，實現顯著的資料壓縮。研究人員採用包含nRF52840通用微控制器在內的現成元件，建構出EEG測量系統，從類比數位轉換到無線傳輸等所有測量操作，總功耗僅72微瓦。

透過比對當前受測者與過往受測者的EEG資料波形相似性，系統實現了高精度的波形重建，在500次測量中平均標準化均方誤差(NMSE)僅0.116。這項採用現成元件建構的節能高精度測量系統，成功驗證了其技術可行性，影響深遠。

這項突破不僅為輕巧電池供電的穿戴裝置帶來長期連續生物訊號監測的新可能，更將推動採用能源採集技術的自供電無電池物聯網裝置與基礎設施監測感測器的發展。這些進展可望在醫療照護、高齡照護、防災準備與環境監測等多元領域，為永續發展做出重要貢獻。

[end]