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Enregistrement W2911157952 · doi:10.1142/s0218126619200093

Compact, Programmable, Two-Stage Configuration for Implantable Biopotential Recording Amplifiers

2019· article· en· W2911157952 sur OpenAlexaff
Mohammad Hossein Maghami, Amir M. Sodagar

Notice bibliographique

RevueJournal of Circuits Systems and Computers · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesShahid Rajaee Teacher Training University
Mots-clésCutoff frequencyAmplifierElectrical engineeringTotal harmonic distortionCMOSPhysicsChipCapacitorCapacitanceElectronic engineeringComputer scienceVoltageEngineeringQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes an area-efficient CMOS amplifier for neural recording applications. The proposed neural amplifier takes advantage of indirect negative feedback to realize a rather low upper [Formula: see text]3-dB cutoff frequency. As a result, the capacitance needed to realize the cutoff frequency is so small that can be easily implemented on-chip. Moreover, the proposed circuit also employs attenuators in the same feedback loop in order to further reduce the silicon area consumed by the capacitors and at the same time to increase the input impedance of the circuit. Designed based on a two-stage configuration, the amplifier provides tunable lower cutoff frequency and digitally-programmable upper cutoff frequency and voltage gain. The circuit is designed in a 0.18-[Formula: see text]m technology, and consumes 0.022[Formula: see text]mm2 and 0.27[Formula: see text]mm2 of chip areas for single- and eight-channel designs, respectively. Operated with a supply voltage of 1.8[Formula: see text]V, power consumption of the proposed amplifier is 36.7[Formula: see text][Formula: see text]W with the simulated input-referred noise of 4[Formula: see text][Formula: see text] over 1[Formula: see text]Hz–10[Formula: see text]kHz for each channel. The amplifier also provides an output swing of 0.95 Vpp with a total harmonic distortion of [Formula: see text]50[Formula: see text]dB at the frequency of 1[Formula: see text]kHz.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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