Bộ điều khiển thu thập dữ liệu và xử lý tín hiệu PCI

Bộ điều khiển thu thập dữ liệu và xử lý tín hiệu PCI là gì?

Thành phần phần cứng chuyên dụng này hoạt động như một cầu nối quan trọng giữa các thành phần máy tính nội bộ và các nguồn tín hiệu điện bên ngoài. Nó chuyển đổi các luồng dữ liệu tốc độ cao cần thiết trong máy tính hiện đại thành một định dạng mà bộ xử lý trung tâm hiểu và có thể thao tác hiệu quả.

Bằng cách quản lý luồng xung điện, bộ điều khiển này đảm bảo rằng dữ liệu đầu vào thô chưa được lọc không làm quá tải bộ nhớ hệ thống hoặc ảnh hưởng đến tính toàn vẹn của dữ liệu, cho phép kiểm soát chính xác trong các môi trường chẩn đoán chuyên dụng hoặc công nghiệp.

Tìm hiểu về thu thập dữ liệu (DAQ)

Thu thập dữ liệu liên quan đến quá trình khoa học lấy mẫu tín hiệu từ thế giới thực và chuyển đổi chúng thành các biểu diễn số mà máy tính có thể lưu trữ và phân tích.

Trong lĩnh vực khoa học thần kinh, điều này đòi hỏi sự thu nhận độ trung thực cao của các dao động điện áp cực kỳ tinh tế. Các bo mạch chuyên dụng hoặc các hệ thống con tích hợp thực hiện nhiệm vụ này bằng cách lấy mẫu các đầu vào tại các khoảng thời gian tần số cao, cụ thể, đảm bảo rằng thông tin thu được phản ánh chính xác hoạt động điện ban đầu mà không tạo ra tiếng ồn hoặc độ méo đáng kể.

Tìm hiểu về xử lý tín hiệu

Xử lý tín hiệu bao gồm các hoạt động toán học và tính toán được áp dụng cho dữ liệu thô thu được để trích xuất các mẫu có ý nghĩa hoặc giảm các hiện tượng nhiễu không mong muốn. Sau khi tín hiệu được số hóa, bộ điều khiển hoặc phần mềm liên kết của nó có thể áp dụng các bộ lọc để loại bỏ nhiễu điện.

Giai đoạn này rất quan trọng đối với độ rõ nét của điện não đồ (EEG), vì nó phân tách hoạt động não thực sự khỏi tiếng ồn môi trường xung quanh, từ đó nâng cao khả năng giải thích kết quả cho các nhà lâm sàng và nhà nghiên cứu.

Vai trò của giao diện PCI

Công nghệ Kết nối thành phần ngoại vi (PCI) cung cấp một đường dẫn truyền thông chuẩn hóa, tốc độ cao giữa các thiết bị ngoại vi phần cứng và bo mạch chủ máy tính. Kiến trúc bus này đảm bảo độ trễ thấp và băng thông cao, vốn là những yêu cầu không thể thương lượng đối với các hệ thống xử lý lượng lớn dữ liệu điện truyền vào.

Bằng cách cung cấp quyền truy cập trực tiếp vào bộ nhớ hệ thống và kiến trúc xử lý, giao diện PCI giảm thiểu sự chậm trễ mà nếu không sẽ cản trở việc phân tích nhanh chóng cần thiết trong các ứng dụng giám sát thời gian thực.

Cách bộ điều khiển PCI DAQ chuyển đổi tín hiệu não tương tự thành dữ liệu kỹ thuật số

Tín hiệu thần kinh được ghi lại ở da đầu là cực kỳ nhỏ. Dao động điện áp EEG nằm trong phạm vi microvolt, nhỏ hơn hàng nghìn lần so với điện áp chạy qua pin gia dụng.

Trước khi bất kỳ tín hiệu nào trong số đó có thể trở thành dữ liệu có thể sử dụng được, nó phải được khuếch đại, lọc để loại bỏ tiếng ồn rõ ràng, và sau đó được số hóa, nghĩa là chuyển đổi từ một điện áp biến đổi liên tục thành một chuỗi các giá trị số rời rạc mà máy tính có thể lưu trữ và thao tác.

Một khe cắm PCI cung cấp cho thẻ thu thập dữ liệu một đường dẫn trực tiếp, tốc độ cao vào hệ thống bus nội bộ của máy tính, tập hợp các đường dẫn điện mà chipset sử dụng để di chuyển dữ liệu giữa các thành phần. Điều này khác với việc cắm một đầu ghi bên ngoài dựa trên USB hoặc Ethernet, vốn phải đóng gói dữ liệu thành các gói nối tiếp và truyền nó qua các lớp phần mềm bổ sung trước khi đến bộ nhớ. Đường dẫn PCI thường được cho là giúp giảm hiện tượng trễ thời gian (jitter) - những chậm trễ nhỏ không thể đoán trước khi mỗi mẫu thực tế được đóng dấu thời gian và lưu trữ, bởi vì dữ liệu di chuyển với ít sự trung gian của phần mềm hơn.

Liệu lợi thế lý thuyết đó có luôn chuyển thành một sự khác biệt có thể đo lường được hay không lại là một câu hỏi khác. Ví dụ, một nghiên cứu năm 2020 mô tả OpBox, một hệ thống thu thập dữ liệu mã nguồn mở sử dụng các thành phần tiêu chuẩn có sẵn và giao diện dựa trên MATLAB để ghi lại đồng thời EEG và EMG từ nhiều đối tượng gặm nhấm. Khi so sánh trực tiếp với hai bộ khuếch đại thương mại, OpBox hoạt động tương đương về tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu, mức nhiễu nền và khả năng triệt tiêu chế độ chung (một thước đo mức độ hệ thống triệt tiêu nhiễu điện ảnh hưởng đến tất cả các kênh như nhau).

Đây là một điểm dữ liệu hữu ích chính xác vì nó cho thấy phần cứng thu thập dữ liệu được thiết kế cẩn thận có thể đạt chất lượng cấp phòng thí nghiệm mà không cần dựa vào xác thực dành riêng cho PCI độc quyền. Nói cách khác, việc chuyển đổi từ tương tự sang kỹ thuật số có thể được thực hiện tốt thông qua nhiều đường dẫn kiến trúc khác nhau.

Tần số lấy mẫu: Ghi lại động lực não nhanh chóng

Tần số lấy mẫu mô tả số lần mỗi giây bộ điều khiển DAQ đo điện áp đầu vào và ghi lại nó dưới dạng một con số.

Tiêu chí Nyquist, một nguyên lý cơ bản trong xử lý tín hiệu, quy định rằng để ghi lại chính xác một tín hiệu mà không bị méo, tần số lấy mẫu phải ít nhất gấp đôi tần số của dao động nhanh nhất được quan tâm. Lấy mẫu thiếu một tín hiệu và bạn sẽ gặp hiện tượng răng cưa (aliasing), trong đó các dao động nhanh bị biểu thị sai thành các mẫu giả, chậm hơn trong dữ liệu được ghi lại.

Hầu hết hoạt động EEG được nghiên cứu quan tâm đều nằm dưới 100 Hz, mặc dù một số công việc chuyên môn xem xét các dao động tần số cao hơn. Trong thực tế, tần số lấy mẫu từ 250 đến 1000 mẫu mỗi giây là tiêu chuẩn trong các hệ thống EEG cấp nghiên cứu. Tần số lấy mẫu cao hơn thường được cho là giúp bảo toàn tốt hơn các sự kiện chuyển tiếp nhanh và nhịp điệu tần số cao, vì luồng mẫu dày đặc hơn sẽ để lại ít khoảng trống cho thông tin bị rơi giữa các điểm đo.

Độ phân giải biên độ: Độ mịn của phép đo điện áp

Tần số lấy mẫu chi phối thời gian. Độ phân giải chi phối mức độ đo chi tiết giá trị điện áp của mỗi mẫu.

Một bộ chuyển đổi tương tự sang kỹ thuật số với độ sâu bit N sẽ chia toàn bộ phạm vi điện áp mà nó có thể đo thành 2^N bước rời rạc. Bộ chuyển đổi 16 bit cung cấp 65.536 mức khả thi; bộ chuyển đổi 24 bit cung cấp hơn 16 triệu mức. Thẻ thu thập dữ liệu EEG phổ biến sử dụng một trong hai tiêu chuẩn này.

Hơn nữa, độ phân giải cao hơn làm giảm nhiễu lượng tử hóa, sai số làm tròn nhỏ xảy ra bất cứ khi nào tín hiệu liên tục bị buộc vào một số bước rời rạc cố định. Điều này trở nên đặc biệt liên quan khi một bản ghi chứa cả những thay đổi điện áp đường nền lớn và những tính năng tín hiệu nhỏ, có ý nghĩa nằm trên chúng, vì độ phân giải cao hơn giúp bảo toàn các chi tiết nhỏ đó mà không bị nuốt chửng bởi sai số làm tròn.

Mặc dù vậy, lợi ích thực tế của độ phân giải cao hơn trong công việc EEG điển hình vẫn còn được tranh luận, bởi vì nguồn nhiễu chính trong một bản ghi thực tế thường là sinh lý (hoạt động của cơ, chuyển động của mắt) hoặc môi trường (nhiễu điện từ thiết bị lân cận) chứ không phải là giới hạn của chính bộ chuyển đổi.

Một nghiên cứu của Juárez-Aguirre và cộng sự đưa ra một minh họa liên quan, mặc dù gián tiếp. Nó mô tả một thẻ DAQ kết hợp với lọc kỹ thuật số được sử dụng để trích xuất biểu đồ từ trường hô hấp từ cảm biến từ trường dựa trên MEMS, sinh ra các vệt tín hiệu giống như các bản ghi EMG.

Điều này chứng minh rằng độ phân giải đầy đủ, kết hợp với bộ lọc thích hợp, có thể trích xuất thành công chi tiết sinh lý có ý nghĩa từ một tín hiệu sinh học yếu.

Giao tiếp bus và độ trễ: Tại sao giao diện PCI lại quan trọng

Bus PCI hoạt động như một kênh truyền thông song song băng thông cao, độ trễ thấp được điều khiển trực tiếp bởi chipset của máy tính. Hãy so sánh điều này với các giao thức nối tiếp như USB hoặc Ethernet, vốn thường đệm dữ liệu, nghĩa là chúng giữ tạm thời các lô mẫu nhỏ trước khi gửi đi, tạo ra độ trễ có thể nhỏ nhưng thường khó dự đoán hơn.

Trong các thử nghiệm vòng kín, nơi kích thích hoặc tín hiệu hiệu chỉnh phải được phân phối trong vòng vài mili giây kể từ khi phát hiện một sự kiện não cụ thể, loại trễ không thể đoán trước này có thể làm hỏng toàn bộ giao thức.

Độ trễ thấp và xác định (độ trễ vừa nhỏ vừa nhất quán, thay vì thay đổi) thường được các nhà sản xuất phần cứng và nhà nghiên cứu trích dẫn là cơ sở hạ tầng thiết yếu cho loại công việc này. Một nghiên cứu thử nghiệm nền tảng RTXI tuyên bố rằng nó được xây dựng rõ ràng để đạt được khả năng kiểm soát vòng kín "thời gian thực cứng", một danh mục thiết kế hệ thống mà việc lỡ thời hạn được coi là một điều kiện thất bại chứ không phải là một sự bất tiện nhỏ. Kiến trúc của nó giả định rằng phần cứng DAQ cung cấp dữ liệu cho nó có thể phân phối các mẫu với độ trễ tối thiểu và có thể dự đoán được.

Hơn nữa, một nghiên cứu vào năm 2013 đã cung cấp một ví dụ thực tế về một hệ thống vòng kín đang hoạt động: giao diện não-máy tính (BCI) dựa trên SSVEP được hỗ trợ, có thể điều chỉnh tần số nhấp nháy kích thích trong thời gian thực dựa trên phản ứng não đang diễn ra của đối tượng. Giao thức này đã vượt trội đáng kể so với các mô hình kiểm soát không thích ứng cổ điển trên 18 đối tượng thử nghiệm.

Tiền xử lý thời gian thực trên bộ điều khiển

Một số bo mạch PCI DAQ tích hợp các bộ xử lý tín hiệu số (DSP) trên bo mạch hoặc mảng cổng lập trình được dạng trường (FPGA), những chip chuyên dụng có khả năng chạy lọc, giảm tần số lấy mẫu (giảm tốc độ mẫu sau khi thu thập tốc độ cao ban đầu) hoặc trích xuất tính năng cơ bản trực tiếp trên thẻ, trước khi dữ liệu đến bộ xử lý chính của máy tính máy chủ.

Lợi thế được khẳng định là gấp đôi: giảm khối lượng công việc trên CPU máy chủ, và thắt chặt thời gian của các hệ thống vòng kín bằng cách xử lý các phép tính đơn giản gần điểm thu thập dữ liệu hơn.

Một nghiên cứu được công bố trên tạp chí Computational and Mathematical Methods in Medicine đưa ra một minh chứng cụ thể về tính khả thi của việc xử lý kỹ thuật số thời gian thực, mặc dù ở cấp độ phần mềm máy chủ chứ không phải trên một chip chuyên dụng trên bo mạch.

Các nhà nghiên cứu đã xây dựng một hệ thống quang phổ cận hồng ngoại chức năng (fNIRS) dựa trên thiết bị DAQ, một phương pháp chẩn đoán hình ảnh thần kinh theo dõi những thay đổi oxy trong máu liên quan đến hoạt động của não bằng cách sử dụng ánh sáng thay vì tín hiệu điện. Hệ thống này sử dụng giải điều chế đồng pha và vuông pha kỹ thuật số, một kỹ thuật xử lý tín hiệu để tách các tín hiệu nguồn sáng chồng chéo, được triển khai trong phần mềm LabVIEW.

Khi đo lường so với một thiết bị fNIRS thương mại trong một bài kiểm tra áp lực sinh lý (nghiệm pháp Valsalva), đầu ra của hệ thống tùy chỉnh tương quan mạnh mẽ với thiết bị thương mại: r \= 0.92 cho bước sóng thấp hơn và r \= 0.84 cho bước sóng cao hơn, cả hai đều có ý nghĩa thống kê (P \< 0.01). Trong một nhiệm vụ tính nhẩm riêng biệt, hệ thống đã phát hiện sự kích hoạt đáng kể ở vỏ não trước trán ở đa số trong chín người tham gia.

Ngoài ra, hệ thống cảm biến từ trường của Juárez-Aguirre cũng áp dụng lọc phản hồi xung phản hồi vô hạn kỹ thuật số (IIR) tương tự, một thiết kế bộ lọc tiêu chuẩn được triển khai thông qua "thiết bị ảo" dựa trên phần mềm, để ngăn chặn nhiễu điện từ trong thời gian thực và tạo ra các vết sinh lý sạch.

Cả hai nghiên cứu đều xác nhận rằng xử lý kỹ thuật số thời gian thực, được thực hiện thông qua phần cứng DAQ tiêu chuẩn và phần mềm máy chủ, có thể tái tạo hoặc tiếp cận hiệu suất cấp thương mại.

Tổng hợp: Một chuỗi thu thập dữ liệu EEG điển hình

Một đường truyền tín hiệu đầy đủ qua hệ thống này thường diễn ra như sau:

1. Các điện cực ghi lại tín hiệu ở mức microvolt; một bộ khuếch đại tăng cường tín hiệu yếu đến một phạm vi có thể đo lường được.

2. Bộ lọc chống răng cưa loại bỏ các tần số vượt quá giới hạn Nyquist để ngăn ngừa các hiện tượng số hóa giả.

3. Bộ điều khiển PCI DAQ chuyển đổi tín hiệu tương tự liên tục thành các giá trị số rời rạc ở tần số lấy mẫu và độ sâu bit đã thiết lập.

4. DSP hoặc FPGA tùy chọn trên bo mạch có thể thực hiện tiền xử lý thời gian thực như lọc hoặc trích xuất tính năng trước khi dữ liệu đến máy chủ.

5. Dữ liệu di chuyển qua truy cập bộ nhớ trực tiếp trên bus PCI vào bộ nhớ của máy tính máy chủ, nơi phần mềm phân tích tiếp theo tiếp quản.

Tại sao phần cứng PCI vẫn là giả thuyết, không phải là một sự đảm bảo

Bộ điều khiển thu thập dữ liệu và xử lý tín hiệu PCI hoạt động như một động cơ chuyển đổi các tín hiệu não tương tự mỏng manh thành một luồng dữ liệu kỹ thuật số ổn định. Các thông số kỹ thuật cốt lõi của nó, bao gồm tần số lấy mẫu, độ sâu bit, độ trễ bus và khả năng xử lý trên bo mạch, tạo thành nền tảng vật lý mà mọi giai đoạn phân tích EEG và công nghệ thần kinh vòng kín sau này phụ thuộc vào.

Các nghiên cứu được xem xét ở đây xác nhận rằng các hệ thống dựa trên DAQ có thể đạt được các bản ghi chất lượng cao, như được hiển thị bởi hiệu suất bộ khuếch đại của OpBox và mối tương quan mạnh mẽ của hệ thống fNIRS với một thiết bị thương mại, và chúng có thể hỗ trợ các thí nghiệm thời gian thực nhạy bén, được chứng minh bởi kiến trúc vòng kín của RTXI và hiệu suất cải tiến của SSVEP-BCI thích ứng so với các mô hình cổ điển. Tuy nhiên, không có nghiên cứu nào trong số này kiểm tra trực tiếp lợi ích biên của kiến trúc bus dành riêng cho PCI so với các giao diện thay thế khác như thu thập dữ liệu dựa trên USB hoặc Ethernet.

Đối với bất kỳ ai tiếp cận chủ đề này lần đầu tiên, bài học thực tế là một trong những niềm tin được hiệu chỉnh. Bộ điều khiển PCI đại diện cho một công nghệ thực sự hỗ trợ đằng sau nghiên cứu điện sinh lý học hiện đại và các ứng dụng dựa trên EEG. Tuy nhiên, các lợi thế cụ thể của chúng nên được coi là các giả thuyết kỹ thuật hướng dẫn các lựa chọn thiết kế hợp lý, chứ không phải là những thực tế đã được an bài.

Để thu hẹp khoảng cách đó sẽ cần có các nghiên cứu tách biệt trực tiếp các biến phần cứng riêng lẻ, thay vì đánh giá toàn bộ hệ thống như một tổng thể.

Cách độ trung thực của phần cứng hỗ trợ bức tranh toàn diện hơn về não bộ

Công việc thầm lặng của bộ điều khiển PCI tiết lộ một sự thật trung tâm trong việc đo lường não bộ: sự phong phú của bức tranh cuối cùng phụ thuộc trực tiếp vào tính toàn vẹn của việc chuyển đổi ban đầu từ sinh học sang bit dữ liệu.

Tần số lẫy mẫu cao và độ phân giải điện áp tốt đóng vai trò như giàn giáo cho phép nhịp điệu nhanh và tín hiệu nhỏ sống sót trong hành trình từ da đầu đến màn hình, nghĩa là các nhà nghiên cứu có thể tin tưởng rằng dữ liệu họ phân tích vẫn mang đặc tính của hoạt động thần kinh thực tế. Kết nối bus trực tiếp hỗ trợ thêm điều này bằng cách thu hẹp các độ trễ không thể đoán trước, những thứ có thể làm mờ dòng thời gian của một suy nghĩ. Những lựa chọn phần cứng này tạo thành một hệ thống hỗ trợ cơ bản, nâng cao một tín hiệu thô, mỏng manh thành một luồng ổn định mà các nghiên cứu phức tạp có thể tự tin xây dựng dựa trên đó.

Một Insight lớn hơn là dữ liệu não tuyệt vời có thể đạt được thông qua nhiều triết lý thiết kế, như được thể hiện bằng các hệ thống mã nguồn mở khớp với các mốc chuẩn thương mại mà không cần phần cứng độc quyền. Điều này chuyển cuộc hội thoại từ việc tập trung hẹp vào một thành phần vượt trội sang đánh giá rộng hơn về tính toàn vẹn kỹ thuật, nơi toàn bộ chuỗi phối hợp để tôn trọng hình dạng ban đầu của tín hiệu.

Đối với thế giới rộng lớn hơn về sức khỏe và hiệu suất con người, điều này có nghĩa là việc mở rộng khả năng tiếp cận công nghệ thần kinh đáng tin cậy trở thành một câu hỏi về tối ưu hóa thiết kế thực tế, chứ không phải là sự phụ thuộc độc quyền vào một đường dẫn phần cứng duy nhất. Hiệu suất của bộ điều khiển, khi đó, không phải là câu trả lời cuối cùng mà là một con đường hỗ trợ quan trọng để khám phá cuộc trò chuyện phức tạp nhất của cơ thể.

Tài liệu tham khảo

1. Kimchi, E. Y., Coughlin, B. F., Shanahan, B. E., Piantoni, G., Pezaris, J., & Cash, S. S. (2020). OpBox: Open source tools for simultaneous EEG and EMG acquisition from multiple subjects. Eneuro, 7(5). https://doi.org/10.1523/ENEURO.0212-20.2020

2. Juárez-Aguirre, R., Domínguez-Nicolás, S. M., Manjarrez, E., Tapia, J. A., Figueras, E., Vázquez-Leal, H., ... & Herrera-May, A. L. (2013). Digital signal processing by virtual instrumentation of a MEMS magnetic field sensor for biomedical applications. Sensors, 13(11), 15068-15084. https://doi.org/10.3390/s131115068

3. Patel, Y. A., George, A., Dorval, A. D., White, J. A., Christini, D. J., & Butera, R. J. (2017). Hard real-time closed-loop electrophysiology with the Real-Time eXperiment Interface (RTXI). PLoS computational biology, 13(5), e1005430. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005430

4. Fernandez-Vargas, J., Pfaff, H. U., Rodríguez, F. B., & Varona, P. (2013). Assisted closed-loop optimization of SSVEP-BCI efficiency. Frontiers in neural circuits, 7, 27. https://doi.org/10.3389/fncir.2013.00027

5. Xu, G., Li, X., Li, D., & Liu, X. (2014). A DAQ-device-based continuous wave near-infrared spectroscopy system for measuring human functional brain activity. Computational and mathematical methods in medicine, 2014, 107320. https://doi.org/10.1155/2014/107320

Câu hỏi thường gặp

Bộ điều khiển thu thập dữ liệu PCI làm nhiệm vụ gì?

Nó lấy mẫu các tín hiệu não tương tự, như EEG, ở tốc độ cao và chuyển đổi chúng thành các con số kỹ thuật số. Nó cũng có thể thực hiện xử lý kỹ thuật số ban đầu trước khi dữ liệu đến phần mềm phân tích.

Tại sao nên chọn kết nối PCI thay vì USB hoặc Ethernet để ghi tín hiệu não?

Khe cắm PCI cung cấp đường truyền nội bộ trực tiếp, tốc độ cao tới bus của máy tính, có khả năng làm giảm hiện tượng trễ thời gian (jitter) và các chậm trễ không thể đoán trước. Điều này có thể quan trọng đối với các thí nghiệm đòi hỏi phản ứng thời gian thực chính xác.

Tần số lấy mẫu ảnh hưởng thế nào đến chất lượng dữ liệu EEG?

Tần số lấy mẫu xác định tần suất đo điện áp; tần số không đủ lớn có thể khiến các dao động nhanh bị biểu thị sai thành các mẫu giả chậm hơn. Nghiên cứu EEG tiêu chuẩn sử dụng tần số từ 250 đến 1000 mẫu mỗi giây để ghi lại động lực hoạt động não bộ liên quan.

Độ phân giải biên độ là gì và tại sao độ sâu bit lại quan trọng?

Độ phân giải biên độ là mức độ chi tiết của mỗi mẫu điện áp được chia thành các bước rời rạc, được quyết định bởi độ sâu bit. Độ sâu bit cao hơn làm giảm nhiễu lượng tử hóa, nhưng các bản ghi trong thế giới thực thường bị giới hạn nhiều hơn bởi nhiễu sinh lý hoặc môi trường.

Độ trễ bus tác động thế nào đến giao diện não-máy tính vòng kín?

Độ trễ thấp và có thể dự đoán được đảm bảo hệ thống có thể phản ứng trong vòng vài mili giây kể từ khi phát hiện một sự kiện não, điều này rất quan trọng đối với phản hồi thời gian thực. Kiến trúc trực tiếp của bus PCI giúp giảm thiểu các chậm trễ thay đổi so với các kết nối nối tiếp có đệm dữ liệu.

Bộ điều khiển PCI có thể xử lý tín hiệu theo thời gian thực ngay trên thẻ không?

Một số thẻ tích hợp bộ xử lý trên bo mạch hoặc FPGA có thể lọc hoặc trích xuất trực tiếp tính năng, giúp giảm tải cho bộ xử lý chính của máy tính. Tuy nhiên, xử lý thời gian thực được thực hiện trên máy tính máy chủ cũng có thể đạt được kết quả tương đương.