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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在脑机接口中的实时神经信号解码.docx
资料介绍
面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在脑机接口中的实时神经信号解码
摘要
脑机接口（BCI）需要实时采集和解码大脑神经信号，将思维意图转换为控制指令，对芯片的超低功耗和实时处理能力提出了极高要求。传统方案使用FPGA或DSP处理神经信号，功耗高、体积大，不适合植入式设备。本文针对脑机接口的神经信号解码需求，设计了一种面向存算一体芯片的超低功耗神经信号处理方案，通过存算一体阵列实时分析脑电（EEG）或皮层脑电（ECoG）信号，提取运动意图和情感状态，解码延迟低至5ms，芯片功耗仅为0.1mW，为脑机接口的植入式设备提供了高能效的神经信号解码解决方案。
一、脑机接口的信号处理需求
1.1 神经信号特征
EEG信号幅度为1-100μV，频率范围为0.5-50Hz。ECoG信号幅度为10-1000μV，频率范围为0.5-500Hz。神经信号解码需要对多通道信号进行滤波、特征提取和分类。
1.2 超低功耗要求
植入式BCI设备由电池供电，要求芯片功耗低于1mW，否则会产生热量损伤脑组织。
二、存算一体神经信号解码方案
2.1 模拟域信号处理
在存算一体芯片中，神经信号的滤波和特征提取在模拟域完成，无需ADC转换。模拟域滤波器的功耗为0.01mW。
2.2 存内分类
神经信号分类模型为轻量级CNN，在存算阵列中实现。模型支持运动想象（左手、右手、脚、舌头）和情感状态（放松、紧张）的分类。解码延迟为5ms，功耗为0.05mW。
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