Analog-based Compressive Sensing of Multichannel Neural Signals: Systematic Design Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Compressive Sensing (CS) is an emerging data compression method in the neurorecording application to decrease the transferring data rate as well as the power consumption. It can be implemented in both analog and digital domain, but analog has the potential of reducing the power more due to decreasing the sampling frequency in frontend. In analog, CS is usually achieved by switched capacitor circuits. Non-ideal specifications of Operational Transconductance Amplifier (OTA) of CS integrator such as finite gain, bandwidth, slew rate and output swing induce error and reduce the total SNR. In this paper, we simulate these non-idealities in Matlab and Simulink with the assumption that all other elements in this system are ideal. The results demonstrate that the SNR of the whole system is very sensitive to the gain, bandwidth and output swing of OTA. In other words, the bottleneck to achieve a high SNR in the neurorecording system is the CS encoder. For neurorecording implant applications, CS is mainly achieved with reasonable reported SNR between 8 and 24 dB. However, we can obtain an improved CS recording performance using main blocks, i.e. LNA and ADC with much relaxed specifications in order to reduce the power consumption as well as the silicon area.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».