27、硅耳蜗构建模块与可编程模拟神经形态集成电路解析

硅耳蜗构建模块与可编程模拟神经形态集成电路解析

1. 硅耳蜗构建模块

在硅耳蜗模型中，电阻线和小基极电流引入的电压误差通常可以忽略不计。而且，由于耳蜗的截止频率通常跨越两个数量级，从起始端到末端呈指数下降，所以只有前几个滤波器会对从电阻线汲取的电流产生显著影响。

1.1 内毛细胞模型

电压域和电流域的硅耳蜗通常每个部分都有一个代表基底膜（BM）振动速度的电流输出信号。这个电流会作为内毛细胞（IHC）电路的输入，模拟从振动到神经信号的转换。

这里讨论的是一种IHC模型，其电路可实现半波整流和低通滤波这两个主要特性，具体如下：
- 半波整流 ：代表耳蜗某部分带通输出的电流 $I_c$ 通过电流镜进行半波整流。可以使用 $V_{ioff}$ 来设置电流 $I_{off}$ 以添加直流偏置。半波整流后的电流近似为：$I_{HWR} = max(0, I_c + I_{off})$ (9.34)
- 低通滤波 ：半波整流器的输出通过基于图9.10的tau单元的一阶对数域低通滤波器（使用pFET而非nFET）。其传递函数在拉普拉斯域中为：$\frac{I_{IHC}}{I_{HWR}} = \frac{G}{s\tau + 1}$ (9.35)，其中 $G = e^{\frac{(V_{ref0}-V_{ref})}{U_T}}$ (9.36)，低通滤波器的时间常数 $\tau = \frac{C U_T}{I_0}$，$C$ 由MOS电容建模。截止频率设置在1kHz左右，模拟生物IHC在频率大于1kHz时观察到的锁相减少现象。两个控制信号 $V_{ref}$ 和 $V_{