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Accès ouvert déclaré 2024 article

CMOS Analogue Velocity-Selective Neural Processing System

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4Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : gb, de. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Velocity-selective recording (VSR) of electroneurogram (ENG) signals is a frequently utilized technology in the field of neural recording with applications in clinical medicine and neuroprosthetics. VSR classifies excited axon populations in terms of their conduction velocities using multiple recordings of the same ENG signal and addition of the recording channels after introducing controlled time delays. This paper describes the first fully integrated analogue realization of the complete delay-and-add process with nine channels. The proposed approach uses switched-capacitor (SC) circuits and avoids the need for ADCs at the inputs of the delay-and-add circuit to achieve a small size and low power implementation. Simulated and measured results obtained from chips fabricated in 0.35 µm CMOS technology are reported. The system occupies a 1.16 mm2 active area and consumes 798 µW from a 3 V supply, while achieving a wide velocity detection range of 10–300 m/s with a precise relative velocity resolution down to 0.003. Intrinsic velocity spectra measured from synthetic ENG inputs confirm the operation of the system.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
CMOS Analogue Velocity-Selective Neural Processing System
Date Crossref
31/01/2024
Éditeur
MDPI AG
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Neuroscience and Neural EngineeringCCD and CMOS Imaging SensorsMechanical and Optical Resonators

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