腦機(jī)接口電路與系統(tǒng)

定　價(jià)：￥99.00

作　者：	[荷] 阿米爾·齊亞約（Amir.Zjajo）著，張旭袁芳姚兆林譯
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111654445	出版時(shí)間：	2020-05-01	包裝：	精裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	160	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　近年來(lái)由于腦科學(xué)與人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，腦機(jī)接口技術(shù)得到了長(zhǎng)足的進(jìn)步和飛速的發(fā)展，已逐漸成為當(dāng)前神經(jīng)工程領(lǐng)域中*活躍的研究方向之一，在生物醫(yī)學(xué)、神經(jīng)康復(fù)和智能機(jī)器人等領(lǐng)域具有重要的研究意義和巨大的應(yīng)用潛力，應(yīng)用領(lǐng)域也在逐漸擴(kuò)大。本書(shū)從電路和系統(tǒng)層面，介紹了實(shí)現(xiàn)腦機(jī)接口集成電路的若干關(guān)鍵核心技術(shù)。在電路層面，作者介紹了具有電容反饋低噪聲放大器和電容衰減帶通濾波器的低功率神經(jīng)信號(hào)調(diào)節(jié)系統(tǒng)，以及幾種分別基于電壓域、電流域和時(shí)間域等方法實(shí)現(xiàn)的A/D轉(zhuǎn)換器，并從電路架構(gòu)層次評(píng)估了如何在噪聲、速度和功耗之間進(jìn)行折衷。在系統(tǒng)層面，作者介紹了基于非線性能量算子尖峰探測(cè)和基于核函數(shù)的多類支持向量機(jī)分類的128通道可編程神經(jīng)尖峰信號(hào)分類器。另外，還提出了在神經(jīng)接口設(shè)計(jì)中應(yīng)對(duì)工藝偏差的多變量?jī)?yōu)化方法。

作者簡(jiǎn)介

　　阿米爾.齊亞約（Amir.Zjajo）于2000年獲得英國(guó)倫敦帝國(guó)理工學(xué)院的碩士和DIC學(xué)位，并于2010年獲得荷蘭埃因霍溫理工大學(xué)的博士學(xué)位，專業(yè)為電子工程專業(yè)。2000年，他加入飛利浦研究實(shí)驗(yàn)室，成為混合信號(hào)電路與系統(tǒng)組的研究人員。從2006年到2009年，他是恩智浦半導(dǎo)體公司研究部的高級(jí)研究科學(xué)家。2009年，他加入代爾夫特理工大學(xué)，擔(dān)任電路與系統(tǒng)組的教師。齊亞約博士已發(fā)表超過(guò)70多篇期刊和會(huì)議論文，擁有十項(xiàng)以上的授權(quán)或正在申請(qǐng)的美國(guó)專利。他是《低壓高分辨率A/D轉(zhuǎn)換器：設(shè)計(jì)、測(cè)試和校準(zhǔn)》（斯普林格2011，中文翻譯2015）和《深亞微米CMOS中的隨機(jī)過(guò)程變化：電路和算法》（斯普林格2014）一書(shū)的作者。他是IEEE歐洲設(shè)計(jì)、自動(dòng)化和測(cè)試會(huì)議、IEEE電路和系統(tǒng)國(guó)際研討會(huì)、IEEE VLSI國(guó)際研討會(huì)、IEEE納米電子和信息系統(tǒng)國(guó)際研討會(huì)和IEEE嵌入式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)國(guó)際會(huì)議的技術(shù)項(xiàng)目委員會(huì)成員。他的研究方向包括節(jié)能的混合信號(hào)電路和系統(tǒng)、健康和移動(dòng)應(yīng)用及神經(jīng)形態(tài)電子電路設(shè)計(jì)、自主認(rèn)知系統(tǒng)等。Zjajo博士曾獲得BIODEVICES 2015和DATE 2012會(huì)議的*佳論文獎(jiǎng)。

圖書(shū)目錄

譯者序
作者簡(jiǎn)介
縮略語(yǔ)表
物理量符號(hào)表

第1章引言
1.1腦機(jī)接口：電路與系統(tǒng)
1.2當(dāng)前設(shè)計(jì)實(shí)踐的述評(píng)
1.3研究意義
1.4本書(shū)章節(jié)安排
參考文獻(xiàn)

第2章神經(jīng)信號(hào)調(diào)理電路
2.1概述
2.2高能效神經(jīng)信號(hào)調(diào)理電路
2.3運(yùn)算放大器
2.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果
2.5結(jié)論
參考文獻(xiàn)

第3章神經(jīng)信號(hào)量化電路
3.1概述
3.2低功耗ADC結(jié)構(gòu)
3.3ADC構(gòu)建模塊
3.3.1 采樣保持電路
3.3.2 自舉開(kāi)關(guān)電路
3.3.3 運(yùn)算放大器電路
3.3.4 鎖存比較器電路
3.4電壓域SAR A/D轉(zhuǎn)換
3.5電流域SAR A/D轉(zhuǎn)換
3.6時(shí)域兩級(jí)A/D轉(zhuǎn)換
3.7實(shí)驗(yàn)結(jié)果
3.8結(jié)論
參考文獻(xiàn)

第4章神經(jīng)信號(hào)分類電路
4.1概述
4.2神經(jīng)尖峰信號(hào)探測(cè)器
4.3神經(jīng)尖峰信號(hào)分類器
4.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4.5結(jié)論
參考文獻(xiàn)

第5章腦機(jī)接口:系統(tǒng)優(yōu)化
5.1概述
5.2電路參數(shù)的理論公式
5.2.1隨機(jī)工藝偏差
5.2.2神經(jīng)記錄接口的噪聲
5.3用于工藝偏差分析的隨機(jī)MNA
5.4用于噪聲分析的隨機(jī)MNA
5.5多通道神經(jīng)記錄界面的單位面積功耗優(yōu)化
5.5.1功耗優(yōu)化
5.5.2單位面積功耗優(yōu)化
5.6實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5.7結(jié)論
參考文獻(xiàn)

第6章結(jié)語(yǔ)
6.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果總結(jié)
6.2 展望

附錄
A.1 功率-噪聲放大器折中
A.2 信號(hào)調(diào)理電路功率
A.3 信號(hào)量化電路功率
A.4 可編程增益SAR ADC的噪聲分析
B.1 MOS晶體管模型不確定性
B.2 電阻和電容模型不確定性
B.3 時(shí)域分析
B.4 參數(shù)提取
B.5 性能函數(shù)糾正
B.6 樣本大小的確定
B.7 頻域分析法
參考文獻(xiàn)