应用于脑机接口中的峰电位分类芯片设计

论文摘要

神经科学中的细胞外记录技术,即将电极植入大脑来记录单个神经元活动的技术,是神经科学家研究大脑运作的一种常用手段。该技术在脑机接口、癫痫和记忆力丧失等领域的应用中具有巨大的潜在价值。在对记录的神经信号进行处理时,峰电位分类是其中关键的一步。峰电位分类是将信号分离成单个神经元活动的过程,多年来已经提出了很多相关算法,但目前为止硬件实现尚不完备。本文针对该问题,研究实现峰电位分类IP,主要工作如下:本文对峰电位信号的特征及峰电位分类流程进行了分析。其中对峰电位分类流程中的信号预加重、峰值检测、对齐、特征值提取、降维和聚类算法进行了可硬件实现的算法分析。本文设计实现了峰电位分类IP,并对其功能进行了仿真验证,实现了峰电位分类各流程中的运算功能。在TSMC 180nm工艺下对预加重模块进行了流片。本文实现了应用峰电位分类IP的基于ARM的SoC系统。该芯片系统可以实现两种系统启动方式并设计了外部大容量的存储设备控制器,分别满足峰电位分类IP的不同工作模式和峰电位数据的存储。本文进行了IP和系统的仿真验证和板级验证。具体包括使用真实和随机两种峰电位数据的仿真和板级验证。实验结果达到设计要求。本文设计的峰电位分类IP和SoC芯片具有良好的应用前景,可广泛应用在需要峰电位信号硬件加速分类和压缩数据的场合。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
•   1.1 课题研究背景及意义
•   1.2 国内外研究现状
•     1.2.1 脑机接口研究现状
•     1.2.2 峰电位分类算法研究现状
•     1.2.3 硬件实现研究现状
•   1.3 本文研究内容和目标
•   1.4 本文组织结构
• 第2章 峰电位分类算法分析
•   2.1 峰电位信号
•   2.2 峰电位分类算法
•     2.2.1 峰值检测
•     2.2.2 对齐
•     2.2.3 特征值提取
•     2.2.4 降维
•     2.2.5 聚类
•   2.3 峰电位分类模块软硬件划分
•   2.4 本章小结
• 第3章 峰电位分类IP设计与实现
•   3.1 峰电位信号预加重模块
•   3.2 阈值设置模块
•   3.3 对齐、特征值提取及降维模块
•   3.4 峰电位分类IP接口模块
•   3.5 本章小结
• 第4章 芯片系统架构设计与实现
•   4.1 芯片系统整体架构设计
•   4.2 Bootloader设计
•     4.2.1 Bootloader软件设计
•     4.2.2 Boot ROM硬件设计
•   4.3 Flash控制器设计
•     4.3.1 AHB接口模块设计
•     4.3.2 Flash外设寄存器模块设计
•     4.3.3 缓存FIFO模块设计
•     4.3.4 Flash接口模块设计
•   4.4 峰电位分类模块实现
•   4.5 其他模块设计
•   4.6 物理设计
•   4.7 本章小结
• 第5章 芯片验证测试
•   5.1 峰电位分类模块仿真测试
•     5.1.1 预加重模块仿真
•     5.1.2 阈值设置模块仿真
•     5.1.3 对齐、特征值提取及降维模块仿真
•   5.2 预加重模块芯片测试
•   5.3 芯片FPGA测试
•   5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间所发表的学术论文
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 仝保军

导师: 侯立刚

关键词: 脑机接口,峰电位分类,数字信号处理,片上系统

来源: 北京工业大学

年度: 2019

分类: 基础科学,医药卫生科技,信息科技

专业: 生物学,生物医学工程,无线电电子学,电信技术

单位: 北京工业大学

分类号: TN40;TN911.7;R318

DOI: 10.26935/d.cnki.gbjgu.2019.000007

总页数: 75

文件大小: 2793K

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