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1.
介绍了一个六通道的神经信号再生集成电路.每一个通道均由检测电路和激励电路组成.检测电路用低噪声、高共模抑制比的仪器放大器从神经元的上端探测神经信号.激励电路中,采用反相运算放大器来进一步放大神经信号,放大的神经信号通过一个缓冲器来激励受损神经的下端神经元,实现了神经信号的传递,从而实现再生的功能.电路采用CSMC0.5 μm CMOS工艺设计,整个六通道的芯片版图面积为1.9 mm×1.6 mm.电路的后仿结果如下:在士2.5 V的供电电压下,单通道电路的功耗为3.9 mW;在100 Hz到7 kHz的频率范围内,等效输入噪声为25.4 nV/sqrt(Hz);增益带宽积达到7.6MHz,可实现60 dB到110 dB的可调增益,输出阻抗为6.2 Ω. 相似文献
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采用华润上华微电子公司0.6μm CMOS工艺设计了低功耗神经功能电激励集成电路.该电路适用于以卡肤电极作为激励电极的可植入式神经信号桥接系统,可以用来激励脊椎动物的脊髓神经或其他神经束.电路包括输入级差分预放大电路、增益级放大电路和输出电路.为满足体内植入式神经功能电激励的要求,该集成电路避免使用任何片外元件,实现了单片集成.根据神经信号的特点,神经功能激励电路的频率响应带宽设计为1Hz~400kHz,输出电阻为90Ω时的增益为66dB,可以在3~5V的工作电压下正常工作.采用满摆幅输出级提高了有效的激励电压输出.测试结果表明,电路的带宽和增益符合设计要求,直流功耗低于6mW,达到了设计目标. 相似文献
3.
植入式中枢神经恢复系统激励模块及其核心电路设计 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了植入式中枢神经恢复系统的激励模块,提出一种可以用来进行功能电刺激(FES)的电路,该电路同时为Cuff电极和Shaft电极提供了接口.该电路带宽大于10kHz,增益在(20~60)dB可调,可以为10kΩ的负载提供超过1mA的电流.该电路可以适用于Cuff电极和Shaft电极,可以对中枢神经和周围神经实施不同相位的刺激.对该电路进行扩展,可以实现对多通道电极的刺激,并可对不同电极上信号的相位和幅度进行调节. 相似文献
4.
低功耗CMOS神经束功能电激励信号产生电路 总被引:2,自引:0,他引:2
采用华润上华微电子公司0.6μm CMOS工艺设计了低功耗神经功能电激励集成电路.该电路适用于以卡肤电极作为激励电极的可植入式神经信号桥接系统,可以用来激励脊椎动物的脊髓神经或其他神经束.电路包括输入级差分预放大电路、增益级放大电路和输出电路.为满足体内植入式神经功能电激励的要求,该集成电路避免使用任何片外元件,实现了单片集成.根据神经信号的特点,神经功能激励电路的频率响应带宽设计为1Hz~400kHz,输出电阻为90Ω时的增益为66dB,可以在3~5V的工作电压下正常工作.采用满摆幅输出级提高了有效的激励电压输出.测试结果表明,电路的带宽和增益符合设计要求,直流功耗低于6mW,达到了设计目标. 相似文献
5.
神经传导束中断是脊髓损伤后功能障碍的主要原因。微电子神经桥是利用微电子芯片或模块旁路受损神经传导束,重建因神经通路中断而丧失的功能。设计了一种基于0.5μm CMOS工艺的低功耗、全集成微电子神经桥电路,版图面积为1.21 mm×1.18 mm。详细介绍了微电子神经桥核心单元电路低功耗两级运算放大器和输入/输出轨至轨运算放大器的设计。仿真结果表明,微电子神经桥接系统的通频带完全覆盖神经信号的频谱范围,增益可调至足够大,适用于神经信号探测和功能电激励。系统在±2.5 V供电情况下,功耗仅为3.4 mW,低功耗和系统全集成使得微电子神经桥向最终实现体内植入迈进了一步。 相似文献
6.
介绍了一种可用于植入式中枢神经恢复系统遥测模块的设计与实现.模块由信号发射电路和接收电路组成,发射电路完成信号的多路选择、模/数转换、编码、调制和功率放大;接收电路完成放大、解调、解码、数/模转换和滤波等功能.电路工作于3.3 V,正常工作时发送端功耗小于110 mW,接收端功耗小于100 mW,有效传输距离大于30 m.根据神经信号的特点,采样率为50 kHz,数据传输速率为1 Mbit/s.收发电路采用印刷电路板(PCB)实现,工作于2.45 GHz的ISM频段.测试结果表明,该模块能够很好的实现神经信号的遥测功能. 相似文献
7.
采用CSMC 0.6μm CMOS工艺设计了可用于植入式神经信号检测的放大器芯片.电路适用于卡肤电极系统,包括低噪声前置放大级、由电流模仪表放大器构成的主放大级、输出缓冲级和恒跨导偏置级.电路工作于2.5V/±1.25V,功耗180μW.为满足体内植入式神经信号检测的要求,通过电路改进以避免使用片外元件,实现了单片集成.根据神经信号的特点,电路频率响应带宽设计为59Hz~12.8kHz,增益80dB.采用时域方法测试,芯片达到设计目标,有望用于体内神经信号检测.依据测试结果分析了电路特性并提出改进方法. 相似文献
8.
单片集成低功耗神经信号检测CMOS放大器 总被引:2,自引:0,他引:2
采用CSMC 0.6μm CMOS工艺设计了可用于植入式神经信号检测的放大器芯片.电路适用于卡肤电极系统,包括低噪声前置放大级、由电流模仪表放大器构成的主放大级、输出缓冲级和恒跨导偏置级.电路工作于2.5V/±1.25V,功耗180μW.为满足体内植入式神经信号检测的要求,通过电路改进以避免使用片外元件,实现了单片集成.根据神经信号的特点,电路频率响应带宽设计为59Hz~12.8kHz,增益80dB.采用时域方法测试,芯片达到设计目标,有望用于体内神经信号检测.依据测试结果分析了电路特性并提出改进方法. 相似文献
9.
介绍了一种电流激励神经信号再生电路,该电路由探测电路和激励电路组成。探测电路由全差分运算放大器和仪表放大器组成。全差分运算放大器从神经元上端探测并放大神经信号,仪表放大器对信号进一步放大。最后激励级的跨导放大器将电压线性的转化为电流。电路采用CSMC0.5μmCMOS工艺设计,芯片版图尺寸为0.93mm×0.60mm。芯片的仿真结果为:在±2.5V供电电压下,功耗为8.1mW,输出电流最高可达0.357mA,输出电阻为152kΩ,总谐波失真小于1.9%。 相似文献
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采用CSMC 0.6μm 2P2M CMOS工艺设计并实现了一种新型可用于智能光模块的可变阈值信号丢失(LOS)检测电路,电路利用光接收机中的限幅放大器组成准对数律接收信号强度指示电路.该指示电路与迟滞比较器、基准参考源、运算放大器和两个外部调节电阻组成了可变报警阈值的LOS检测电路.整个电路工作于5V单电源供电,功耗为60mW.测试结果表明,对于155Mbps的输入信号,信号检测的动态范围高达60dB,对数精度小于2dB.可变报警阈值范围为1~700mV,同时保证报警迟滞宽度为4dB左右.良好的性能预示了该电路潜在的商业前景. 相似文献
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二相编码脉冲信号的距离多普勒信号处理 总被引:1,自引:0,他引:1
基于伪随机二相编码连续波和相干脉冲串信号的特点,提出一种脉间二相编码脉冲雷达信号及其处理的一般模型和等效简化模型,同时给出了该信号处理方法用于点目标的仿真结果。最后,结合雷达高度表回波信号的特点,较为详细地讨论了脉间二相编码信号在雷达高度表中的应用,也给出了仿真结果。 相似文献
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《IEEE transactions on medical imaging》2009,28(12):1997-2006
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Beth Jelfs Soroush Javidi Phebe Vayanos Danilo Mandic 《Journal of Signal Processing Systems》2010,61(1):105-115
A novel method for online tracking of the changes in the nonlinearity within both real-domain and complex–valued signals is
introduced. This is achieved by a collaborative adaptive signal processing approach based on a hybrid filter. By tracking
the dynamics of the adaptive mixing parameter within the employed hybrid filtering architecture, we show that it is possible
to quantify the degree of nonlinearity within both real- and complex-valued data. Implementations for tracking nonlinearity
in general and then more specifically sparsity are illustrated on both benchmark and real world data. It is also shown that
by combining the information obtained from hybrid filters of different natures it is possible to use this method to gain a
more complete understanding of the nature of the nonlinearity within a signal. This also paves the way for building multidimensional
feature spaces and their application in data/information fusion. 相似文献
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