17、神经接口集成电路:神经电记录

神经接口集成电路:神经电记录

1. 神经记录简介

监测活神经元产生的电位,在科学和临床领域都能提供大量信息。20世纪八九十年代,微加工多电极阵列的发展给现代神经科学带来了革命性变化,使科学家和临床医生能够监测大脑局部区域多个神经元的同步活动。例如犹他电极阵列,它是一个10×10的铂尖硅电极阵列,尺寸为4mm×4mm×1.5mm。如今,密集多电极阵列可从多个商业渠道轻松获取,但这些设备必须通过相对笨重的线束和经皮连接器连接到外部仪器。

为了创建具有无线供电和数据传输功能的完全可植入神经记录设备,微机电系统(MEMS)电极阵列正与集成互补金属氧化物半导体(CMOS)电子设备相结合。然而,这些高度并行记录系统的小型化带来了一些重大的电路设计挑战。微弱的神经信号需要被放大和数字化,并且这些信息必须通过无线遥测链路传输到体外,以避免感染途径。多通道神经记录系统可能会产生大量连续数据流,需要进行传输。同时,小型植入设备的功耗必须严格限制,以防止过度的组织发热导致附近细胞死亡。因此,深入理解电路设计的权衡对于满足该应用中固有的严格功率、尺寸和带宽限制至关重要。

可植入神经记录设备在推进对大脑功能的理解方面具有巨大潜力,它能让科学家在动物正常行为期间观察和操纵神经活动。该技术的临床应用包括监测和诊断癫痫发作,以及为严重残疾者提供假肢控制。在神经假肢领域的最新研究表明,如果使用大脑皮层运动区域的多个神经信号进行控制,大鼠、猴子和瘫痪的人类都可以学会通过思维控制机械臂或电脑光标。

2. 神经信号的特性

神经元等电活性细胞相对于细胞外液会产生约100mV的内部电压变化。虽然使用单独引导的微电极可以进行短暂的细胞内记录,但使用多电极阵列进行长期记录时,会利用离

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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