皮层电神经植入物设计与应用

前言
本书旨在提供关于皮层电神经植入物的基本理解、设计策略及实现应用,重点介绍集成电路设计技术。书中涵盖了与皮层电神经植入物设计和应用相关的多种主题,讨论了皮层脑电图、电极接口、信号采集、电源传输、数据通信和刺激的基本原理及实用设计方法论。此外,还包括对最新技术的概述和批判性评述。这些方法论为开发能够广泛覆盖皮层表面并解析微尺度神经活动的微创脑机接口提供了可行路径。

HaSohmyung、KimChul、PatrickP.Mercier和Gert Cauwenberghs阿布扎比,阿拉伯联合酋长国,大田,韩国,以及美国加利福尼亚州拉霍亚2019年3月15日
xiii
本书深入探讨了皮层电神经植入物的关键技术挑战与解决方案,特别是在微型化、低功耗和高集成度方面的电路设计创新。针对长期植入需求,详细分析了生物相容性材料的选择、封装技术的可靠性以及器件在体内的稳定性评估方法。在信号处理方面,介绍了前端放大器设计、噪声抑制技术、模数转换架构以及片上数据压缩算法,以实现高效、高精度的神经信号采集与传输。

进一步地,书中阐述了无线供电机制,包括近场感应耦合与远场射频能量传输的设计权衡,并讨论了如何通过阻抗匹配、谐振调谐和功率管理电路优化能量效率。对于双向通信链路,提出了基于载波调制的高速数据回传方案,同时兼顾安全性与电磁兼容性要求。

在神经刺激功能方面,系统讲解了电流型与电压型刺激器的拓扑结构、电荷平衡策略及安全限流机制,防止组织损伤和电极腐蚀。结合临床应用背景,展示了多种已报道的皮层电图(ECoG)植入系统实例,涵盖从动物实验到人体试用的转化研究进展。

最后,本书展望了未来发展方向,包括柔性电子器件、可降解植入物、人工智能辅助解码算法与闭环神经调控系统的融合趋势,为下一代智能脑机接口提供了全面的技术蓝图与设计指导。

能质量扰动】基于ML和DWT的能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:气工程、自动化、力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能网中的能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高能质量扰动分类的准确性效率,为后续的能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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