一个可重配置,非线性,低功耗,基于VCO的ADC用于神经记录应用程序

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 神经科学是一个神经科学.
• 电气工程 电气工程

背景情况:

• 神经记录系统对于理解大脑功能和治疗神经系统疾病至关重要.
• 模拟数字转换器 (ADC) 是这些系统中必不可少的组件,用于转换神经信号进行处理.
• 现有的ADC面临着在可植入设备中的噪声抑制和功率效率方面的挑战.

研究的目的:

• 为可植入的神经记录系统开发一个可重新配置的,基于非线性电压控制振荡器 (VCO) 的ADC.
• 提高信号噪声比 (SNR) 并减少实时神经数据处理的功耗.
• 提高监测和治疗神经系统疾病的医疗技术的可靠性.

主要方法:

• 利用MOSFET变频器和VCO来利用非线性电容性质.
• 实现了一种抛物线量子化函数,用于噪声和尖峰的差异数字化.
• 使用180nmCMOS工艺设计和模拟了ADC.

主要成果:

• 在生物医学信号中实现了有效的背景噪声抑制.
• 证明了从44.8mV (低振幅) 到1.4mV (高振幅) 的量子化步骤.
• 布局后的模拟证实了预期的性能,面积为0.09mm2,功耗为62.4μW,供应1V,采样频率为16kS/s.

结论:

• 新型非线性ADC设计适用于可植入的神经记录系统.
• 拟议的ADC增强SNR并降低功耗,有利于神经假肢和脑机界面.
• 这项研究有助于开发更高效,更可靠的神经监测技术.