인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
This paper presents a fully differential implantable neural recording front-end IC for monitoring neural activities. Each analog front-end (AFE) consists of a low-noise amplifier (LNA), a variable gain amplifier (VGA), and a buffer. The output signal of the AFE is digitized through a successive approximation register analog-to-digital converter (SAR ADC). The LNA adopts the currentreuse technique to improve the current efficiency, achieving the power consumption as low as 0.95 μW. The implemented LNA has the gain of 40 dB, the lowpass cutoff frequency of 10 kHz, and the high-pass cutoff frequency of sub-1 Hz which is realized using the current-controlled pseudoresistor. The VGA controls the gain from 21.9 dB to 33.9 dB for efficient digitization while consuming the power of 0.35 μW. The buffer drives the capacitive DAC of the ADC and consumes the power of 3.28 μW. The fabricated AFE occupies the area of 0.11 ㎟/Channel and consumes 4.6 μW/Channel under 1-V supply voltage. Each channel achieves the input-referred noise of 2.88 μV<SUB>rms</SUB>, the NEF of 2.38, and the NEF²V<SUB>DD</SUB> of 5.67. The front-end IC is implemented in a standard 1P6M 0.18-mm CMOS process.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-569-000426003
