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  • 醉染图书脑机接口电路与系统9787111654445
  • 正版全新
    • 作者: (荷)阿米尔·齐亚约著 | (荷)阿米尔·齐亚约编 | (荷)阿米尔·齐亚约译 | (荷)阿米尔·齐亚约绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2020-05-01
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    • 作者: (荷)阿米尔·齐亚约著| (荷)阿米尔·齐亚约编| (荷)阿米尔·齐亚约译| (荷)阿米尔·齐亚约绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2020-05-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:190000
    • 页数:142
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111654445
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:(荷)阿米尔·齐亚约
    • 著:(荷)阿米尔·齐亚约
    • 装帧:精装
    • 印次:1
    • 定价:99.00
    • ISBN:9787111654445
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:中文
    • 出版时间:2020-05-01
    • 页数:142
    • 外部编号:1202074059
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    译者序

    作者简介

    致谢

    缩略语表

    物理量符号表

    章引言

    1.1脑机接口:电路与系统

    1.2当前设计实践的述评

    1.3研究意义

    1.4本书章节安排

    参考文献

    第2章神经信号调理电路

    2.1概述

    2.2高能效神经信号调理电路

    .运算放器
    2.4实验结果

    2.5结论

    参考文献

    第3章神经信号量化电路

    3.1概述

    3.2低功耗ADC结构

    3.3ADC构建模块

    3.3.1采样保持电路

    3.3.2自举开关电路

    3.3.3运算放大器电路

    3.3.4锁存比较器电路

    3.4电压域SARA/D转换

    3.5电流域SARA/D转换

    3.6时域两级A/D转换

    3.7实验结果

    3.8结论

    参考文献

    第4章神经信号分类电路

    4.1概述

    4.2神经尖峰信号探测器

    4.3神经尖峰信号分类器

    4.4实验结果

    4.5结论

    参考文献

    第5章脑机接口:系统优化

    5.1概述

    5.2电路参数的理论公式

    5.2.1随机工艺偏差

    5.2.2神经记录接口的噪声

    5.3用于工艺偏差分析的随机MNA

    5.4用于噪声分析的随机MNA

    5.5多通道神经记录界面的单位面积功耗优化

    5.5.1功耗优化

    5.5.2单位面积功耗优化

    5.6实验结果

    5.7结论

    参考文献

    第6章结语

    6.1实验结果总结

    6.2展望

    附录

    A.1功率-噪声放大器折中

    A.2信号调理电路功率

    A.3信号量化电路功率

    A.4可编程增益SARADC的噪声分析

    A.5MOS晶体管模型不确定

    A.6电阻和电容模型不确定

    A.7时域分析

    A.8参数提取

    A.9能函数纠正

    A.10样本大小的确定

    A.11频域分析法

    A.12判别分析

    参考文献

    阿米尔·齐亚约(Amir Zjajo)于2000年获得英国伦敦帝国理工学院的硕士和DIC,并于2010年获得荷兰埃因霍温理工大学的博士,专业为工程专业。2000年,他加入飞利浦研究实验室,成为混合信号电路与系统组的研究人员。
    从2006年到2009年,他是恩智浦半导体公司研究部的不错研究科学家。2009年,他加入代尔夫特理工大学,担任电路与系统组的教师。
    齐亚约博士已发表超过70多篇期刊和会议,拥有十项以上的授权或正在申请的美国。他是《低压高分辨率A/D转换器:设计、测试和校准》(斯普林格2011,中文翻译2015)和《深亚微米CMOS中的随机过程变化:电路和算法》(斯普林格2014)一书的作者。他是IEEE欧洲设计、自动化和测试会议、IEEE电路和系统靠前研讨会、IEEE VLSI靠前研讨会、IEEE纳米和信息系统靠前研讨会和IEEE嵌入式计算机系统靠前会议的技术项目委员会成员。他的研究方向包括节能的混合信号电路和系统、健康和移动应用及神经形态电路设计、自主认知系统等。

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