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运动型脑机接口中神经元峰电位记录与检测的关键技术研究

致谢第5-7页
摘要第7-9页
Abstract第9-11页
第1章 绪论第18-33页
    1.1 选题的背景第18-20页
    1.2 运动型脑机接口发展现状第20-21页
    1.3 神经元峰电位记录与检测技术概况第21-27页
        1.3.1 峰电位及其神经编码第21-24页
        1.3.2 峰电位的记录与检测现状第24-27页
    1.4 运动型脑机接口中峰电位记录及检测的挑战第27-30页
        1.4.1 峰电位记录与检测需要跨学科的研究第27-28页
        1.4.2 无线传输的需求第28-29页
        1.4.3 电极通道数量增加带来的挑战第29-30页
        1.4.4 长期记录的挑战第30页
    1.5 研究内容及创新点第30-31页
        1.5.1 用于峰电位记录的低功耗、小面积的仪表放大器的设计技术第30-31页
        1.5.2 用于峰电位记录的低功耗、小面积的SARADC的设计技术第31页
        1.5.3 基于概率的EC-PC峰电位检测算法第31页
        1.5.4 基于噪声估计的峰电位检测算法第31页
    1.6 全文安排第31-33页
第2章 神经元峰电位及其信号记录与检测基础第33-46页
    2.1 神经元第33-36页
        2.1.1 神经元的一般结构第33-35页
        2.1.2 神经元的分类第35-36页
    2.2 神经元峰电位第36-41页
        2.2.1 静息电位第37页
        2.2.2 峰电位第37-38页
        2.2.3 峰电位的产生机制第38-39页
        2.2.4 峰电位的特征第39-40页
        2.2.5 峰电位的传导第40-41页
    2.3 胞外神经信号记录第41-42页
    2.4 峰电位信号记录与检测系统组成第42-45页
        2.4.1 低噪声仪表放大器第43页
        2.4.2 模数转换器第43-44页
        2.4.3 峰电位检测第44-45页
    2.5 本章小结第45-46页
第3章 用于峰电位记录的仪表放大器的低功耗、小面积设计技术研究第46-65页
    3.1 用于峰电位记录的仪表放大器的设计需求分析第46-48页
    3.2 仪表放大器常用拓扑结构及低噪声技术第48-49页
    3.3 采用斩波、自调零结合技术的电容耦合放大器的设计第49-62页
        3.3.1 系统设计第49-50页
        3.3.2 主放大器设计第50-54页
        3.3.3 反馈环路第54-56页
        3.3.4 系统稳定性及噪声分析第56-62页
    3.4 测试验证第62-64页
    3.5 本章小结第64-65页
第4章 用于峰电位记录的SARADC的低功耗、小面积设计技术研究第65-85页
    4.1 系统设计及实现第65-81页
        4.1.1 采样保持电路第66-68页
        4.1.2 采用自举开关的采样保持电路第68-70页
        4.1.3 低功耗、小面积的电容阵列结构和开关策略的设计与分析第70-74页
        4.1.4 时域比较器第74-79页
        4.1.5 同步时钟设计第79-81页
    4.2 芯片测试结果第81-84页
    4.3 本章小结第84-85页
第5章 基于概率的EC-PC峰电位检测算法第85-112页
    5.1 现有的峰电位检测算法第85-86页
    5.2 EC-PC峰电位检测算法第86-96页
        5.2.1 胞外神经信号的分布第86-92页
        5.2.2 放电概率图第92-96页
    5.3 算法性能验证第96-104页
        5.3.1 实验数据第96-101页
        5.3.2 实验方法及实验结果第101-104页
    5.4 概率阈值对检测精度的预判性第104-108页
    5.5 ASIC实现第108-111页
    5.6 本章小结第111-112页
第6章 基于噪声估计的峰电位检测算法第112-119页
    6.1 算法原理第112-115页
    6.2 实验验证第115-118页
        6.2.1 噪声估计实验第115-117页
        6.2.2 峰电位检测实验第117-118页
    6.3 本章小结第118-119页
第7章 总结与展望第119-121页
    7.1 本文工作总结第119-120页
    7.2 未来工作展望第120-121页
参考文献第121-130页
作者简历及攻读博士学位期间主要研究成果第130-131页

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