用于神经电信号采集的模拟前端处理.pdf

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1、用于神经电信号采集的模拟前端处理胡少楠2015年1月中图分类号：UDC分类号：用于神经电信号采集的模拟前端处理作者姓名胡少楠学院名称信息与电子学院指导教师陈越洋答辩委员会主席仲顺安申请学位工学硕士学科专业微电子与集成电路学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年1月Designofanalogfront-endforneuralacquisitionsystemCandidateName：ShaonanHuSchoolorDepartment:InformationandElectronicsFa

2、cultyMentor:YueyangChenChair,ThesisCommittee：ShunanZhongDegreeApplied:MasterofEngineeringMajor：Microelectronics&ICDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefense：January，2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文

3、中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要神经科学和电子科学的学科交叉是目前的前沿课题，科学家们试图通过电子与信息的技术来重构神经网路，通过微电极将电子设备植入大脑，从而直接探测单独或者群体神经元细胞的电活动。对人类大脑和神经系统的研究是人类目前科技发展的一个重要突破方向，通过电子科学技术去发现其

4、工作规律并通过电信号去激励甚至取代神经信号传输，为人类运动和感官功能的神经修复开辟了一条道路。然而，实现以上目标，一个基本前提是能够很准确、实时、高校的得到神经元细胞的电信号，尤其是安全可以保证的前提下。本文的研究目标是以植入式脑机接口神经信号采集和修复系统为应用背景，采用CMOS集成电路工艺技术实现神经信号模拟前端的信号采集、放大和模数转换，为后续数字处理做基础。尽管国际上，对于神经信号采集芯片的研究已经有一定的技术和历史，且有众多成果。但真正用于人类日常生活的还基本没有。对于神经电信号的采集中的等

5、效输入噪声、直流偏执抑制范围、信号的失真度等性能参数的优化研究仍然需要学者投入大量的研究精力，最终实现高效、有效、实时的神经信号采集。本文对植入式神经信号采集系统的神经电极接口模块和信号采集处理模块进行了重点阐述。且对于神经电路接口模块做了详尽的讨论，尤其是对神经信号及其特征、电极以及组织接口电学模型做了综述，为模拟前端设计提供理论支撑。此外，本文的核心内容就是介绍模拟前端的设计。具体分析和介绍了模拟低噪声放大器的设计要点，分别从结构级和器件级分析了放大器的噪声和功耗性能，给出了基于理论分析进行的折衷

6、优化设计。介绍了模数转换器的结构选择，基于选择的结构进行了原理分析和行为级建模，根据行为级建模的扫描仿真结果进行了电路结构选取和设计，给出了模数转换器的前后仿真结果。最后，给出整体四通道模拟前端设计的流片测试结果，以及结果分析。关键词：模拟放大器；ADC；四通道；神经电信号I北京理工大学硕士学位论文AbstractTheinterdisciplinaryofneuroscienceandelectronicsisoneofthemostadvancedtopics.Scientistsaretempt

7、ingtouseelectronictechniquetoreconstructtheneuralnetworkandimplantthemicroelectrodeintothebrain,whichmakeitpossibletodetecttheelectricactivitiesofsingleorgroupsofneurons.Inthiswaywecanbetterunderstandtheoperationalprincipleandmechanismofneuronsandapplyt

8、hemintothedevelopmentofartificialneuralnetsetc.Studiesabouthumanbrainandneuralsystemsareoneofthemostimportantareasinthehightechdevelopingera.Itisamilestonethattheoperationalprincipleofneuralnetworksarediscoveredthroughelectronict