基于切割器稳定电容合放大器的新型调节型伪电阻及其基于机器学习的应用程序
Mohammad Aleem Farshori1, M Nizamuddin1, Renuka Chowdary Bheemana2
1Department of Electronics and Communication Engineering, Jamia Millia Islamia, New Delhi 110025, India.
这项研究引入了一种新的FinFET生物潜能放大器,具有增强的常态排斥比率 (CMRR) 和高增益. 该电路使用反缓冲器和可调节的伪电阻来提高线性和生物信号采集,在心律失常诊断中达到99.12%的准确性.
科学领域:
- 电子工程 电子工程
- 生物医学工程 生物医学工程
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 生物潜能放大器对于获取生理信号至关重要.
- 高常态排斥比率 (CMRR) 对于准确的生物信号测量至关重要.
- 现有的放大器设计往往面临着线性和常态信号抑制的挑战.
研究的目的:
- 开发一种基于FinFET的高收益,高CMRR的生物潜能放大器.
- 引入一种新的技术来降低常态增益并增强CMRR.
- 为了研究可调节伪电阻的性能,以提高线性和可调节的低切断频率.
主要方法:
- 采用了一个带有反缓冲器的容量合机稳定电路.
- 传统的伪电阻被替换为可调节的平行电池配置.
- 整合了一个直升机尖峰过器,以减轻切换尖峰.
- 开发了一个机器学习模型 (CNN+LSTM) 用于心律失常的诊断.
主要成果:
- 放大器实现了 42.6 dB 的中频带增益和 6.96 Hz 到 621 Hz 的带宽.
- 噪声效率系数 (NEF) 为6.1,功率消耗为0.92μW.
- 随着反缓冲器的使用,CMRR达到106.9dB,CNN+LSTM模型实现了99.12%的心律失常诊断准确度.
结论:
- 拟议的FinFET生物潜能放大器为生物信号采集提供了卓越的CMRR和线性.
- 新的CMRR降低技术和可调节的伪电阻器提供了显著的性能改进.
- 综合机器学习模型在通过生物信号诊断心律失常方面表现出高准确度.
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