A SC rectification and bin-integration circuit for nerve signal processing: experimental results
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we describe a low-voltage CMOS switched-capacitor rectification and bin-integration (RBI) circuit dedicated to sensor electronic interfaces. The applications of these interfaces are among others, biomedical and more particularly the implantable devices. RBI is the most common signal processing function applied to the nerve signals. Since the frequency of these signals is below 10 kHz, a switched-capacitor architecture has been used. The circuit comprises an always-valid sample and hold circuit followed by a full wave rectifier. The bin-integration is then performed with three resettable integration stages. The third stage is reset in such a way to use the maximum range of the ADC. The resulting RBI signal is then converted to digital and transferred to the implant central processor where information about bladder could be extracted. The circuit has been realized in CMOS 0.35 /spl mu/m, 3.3 V technology. The design, simulation and measurement results of the proposed interface are presented. At 1.3 V supply, the measured circuit obtains an RBI error of less than -45 dB for a sinewave input of 7.2 kHz that is the main component of the nerve signal and a dynamic range of /spl plusmn/1.1 V while dissipating 578 /spl mu/W and occupying a chip area of 5.83 mm/sup 2/.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».