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Susie Kim (Seoul National University) Seung-In Na (Samsung Electronics Co.) Youngtae Yang (Seoul National University) Hyunjong Kim (Seoul National University) Taehoon Kim (Seoul National University) Jun Soo Cho (Seoul National University) Jinhyung Kim (Seoul National University) Jin Woo Chang (Yonsei University College of Medicine) Suhwan Kim (Seoul National University)
저널정보
대한전자공학회 JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE Journal of Semiconductor Technology and Science Vol.17 No.1
발행연도
2017.2
수록면
129 - 140 (12page)

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In this paper, a 4×32-channel neural recording system capable of acquiring neural signals is introduced. Four 32-channel neural recording ICs, complex programmable logic devices (CPLDs), a micro controller unit (MCU) with USB interface, and a PC are used. Each neural recording IC, implemented in 0.18 mm CMOS technology, includes 32 channels of analog front-ends (AFEs), a 32-to-1 analog multiplexer, and an analog-to-digital converter (ADC). The midband gain of the AFE is adjustable in four steps, and have a tunable bandwidth. The AFE has a mid-band gain of 54.5 dB to 65.7 dB and a bandwidth of 35.3 Hz to 5.8 kHz. The high-pass cutoff frequency of the AFE varies from 18.6 Hz to 154.7 Hz. The input-referred noise (IRN) of the AFE is 10.2 mV<SUB>rms</SUB>. A high-resolution, low-power ADC with a high conversion speed achieves a signal-to-noise and distortion ratio (SNDR) of 50.63 dB and a spurious-free dynamic range (SFDR) of 63.88 dB, at a sampling-rate of 2.5 MS/s. The effectiveness of our neural recording system is validated in in-vivo recording of the primary somatosensory cortex of a rat.
#Analog front-end (AFE) #analog-todigital converter (ADC) #action potential (AP) #4×32-channel #neural recording system

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. SYSTEM ARCHITECTURE
Ⅲ. MEASUREMENT RESULTS
Ⅳ. CONCLUSIONS
REFERENCES

참고문헌 (39)

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R. Sarpeshkar, W. Wattanapanitch, B. I. Rapoport, S. K. Arfin, M. W. Baker, S. Mandal and M. S. Fee, “Low-power circuits for brain-machine interfaces,” in Proc. IEEE Int. Symp. Circuits and Systems, pp. 2086?2071, 2007. R. Martins, S. Selberherr, and F. A. Vaz, “A CMOS IC for portable EEG acquisition systems,” IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 47, no. 5, pp. 1191?1196, Oct. 1998. Q. Huang, S. Chang, J. Peng, X. Mao, Y. Zhou, and H. Wang, “An implementation of SOPC-based neural monitoring system,” IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 61, no. 9, pp. 2469?2475, Sep. 2012. S. Lewis, M. Russold, H. Dietl, R. Ruff, J. M. Cardona Audi, K.-P. Hoffmann, L. Abu-Saleh, D. Schroeder, W. H. Krautschneider, S. Westendorff, A. Gail, T. Meiners, and E. Kaniusas, “Fully implantable multi-channel measurement system for acquisition of muscle activity,” IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 62, no. 7, pp. 1972?1981, Jul. 2013. T. O. Zander, M. Lehne, K. Ihme, S. Jatzev, J. Correia, C. Kothe, B. Picht and F. Nijboer, “A dry EEG-system for scientific research and braincomputer interfaces,” Front. Neurosci., vol. 5, pp. 1?10, May 2011.

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