The design of 8-channel CMOS area-efficient low-power current-mode analog front-end amplifier for EEG signal recording
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, an 8-channel area-efficient low-power current-mode analog front-end amplifier (AFEA) is designed for EEG signal recording. The AFEA is composed of eight capacitive coupled transconductors (CCGMs), current-mode band-pass filters (CMBPFs), and programmable current-gain amplifiers (PCGAs) with a multiplexer (MUX), a transimpedance amplifier (TIA), and an offset current cancellation loop (OCCL). The AFEA employs CCGM with only 2pF input capacitance to eliminate the electrode dc offset (EDO). The current-mode topology is adopted in the design of CCGMs, CMBPF s, and PCGAs to reduce the power consumption. The shared OCCL is designed to eliminate the output offset of CCGM, CMBPF and PCGA. The AFEA is designed and fabricated in 180-nm CMOS technology and the core area occupies only 1mm2. The measured maximum gain is 82 dB. The measured input-referred noise is 3.34μVrms within the bandwidth of 0.5-100 Hz. The measured maximum power consumption is 7.85 μW per channel under power supply of 1.2 V. The fabricated AFEA is applied to record the human EEG signal successfully.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».