A low-noise fully-differential CMOS preamplifier for neural recording applications

A fully-differential bandpass CMOS preamplifier for extracellular neural recording is presented in this paper.The capacitive-coupled and capacitive-feedback topology is adopted.We describe the main noise sources of the proposed preamplifier and discuss the methods for achieving the lowest input-referred noise.The preamplifier has a midband gain of 43 dB and a DC gain of 0.The-3 dB upper cut-off frequency of the preamplifier is 6.8 kHz.The lower cut-off frequency can be adjusted for amplifying the field or action potentials located in different bands.It has an input-referred noise of 3.36 μVrms integrated from 1 Hz to 6.8 kHz for recording the local field potentials(LFPs)and the mixed neural spikes with a power dissipation of 24.75 μW from 3.3 V supply.When the passband is configured as 100 Hz-6.8 kHz for only recording spikes,the noise is measured to be 3.01 μVrms.The 0.115 mm2 prototype chip is designed and fabricated in 0.35-μm N-well CMOS(complementary metal oxide semiconductor)2P4M process.     

Terahertz detectors based on superconducting hot electron bolometers

Low noise terahertz(THz)heterodyne detectors based on superconducting niobium nitride(NbN) hot electron bolometers(HEBs)have been studied.The HEB consists of a planar antenna and an NbN bridge connecting across the antenna’s inner terminals on a high-resistivity Si substrate.The double sideband noise temperatures at 4.2 K without corrections have been characterized from 0.65 to 3.1 THz.The excess quantum noise factor β of about 4 has been obtained,which agrees well with the calculated value.Allan variance of the HEB has been measured,and Allan time up to 20 s is obtained using a microwave feedback method.Also,the intermediate frequency gain bandwidth(GBW)was measured using two dierent methods,resulting in same GBW value of about 3.5 GHz.     

SPR光谱信号的无基线质心法

为提高角度调制型表面等离子体共振(SPR)传感器的信噪比、分辨率等指标,并减少运算量,在分析固定基线质心法、基于幅值的动态基线质心法的基础上,提出一种确定SPR共振角的无基线质心法。运用SpreetaTM传感器和自行研制的SPR检测仪器,开展多种质量浓度的氯化钠和蔗糖溶液实验,获得SPR光谱数据,并分别采用上述三种质心法进行SPR共振像素计算,得到SPR监控曲线;分析比较三种质心法的运算速度、光源波动敏感度、信噪比和分辨率等指标。结果表明无基线质心法具有运算速度快、不受光源波动影响、信噪比高、分辨率高等特点,能有效提高SPR传感器和检测系统的性能。     

一种频率估计的倍频等长信号加权融合算法

提出一种新型加权融合算法.首先,根据倍频等长信号间频率的倍数生成倍频修正矩阵,对倍频等长信号频谱进行同频化处理,使之达到同频等长信号频谱的分析效果.然后,针对倍频等长信号的相位不连续问题,设计具有相位连续特性和噪声对消特性的相位补偿矩阵,对同频化的倍频等长信号频谱进行加权融合,使之近似达到与倍频等长信号长度相同的相位连续信号频谱的分析效果.最后,通过谱峰搜索加权融合频谱获得高精度的频率估计值.算法分析与仿真实验表明:与现有方法相比,本算法精度较高,计算量较小,抗噪性强,普适性好.     

排气歧管流固耦合仿真与试验

针对发动机排气歧管的断裂问题,对某发动机排气歧管的热负荷进行流固耦合分析,并在台架试验中测量其温度场和应变.考虑热辐射和材料的非线性,建立排气歧管的内流场CFD模型、传热模型和有限元模型,分析得到排气歧管的温度场、应力场和塑性应变云图等.仿真结果与试验结果吻合较好.仿真结果表明排气歧管汇合处的温度最高,塑性应变最大位置与试验测得的断裂危险区域吻合.     

Helmholtz共振腔气动噪声数值仿真

为探究出一套完整、准确的气动噪声仿真方法,用FLUENT和Actran仿真Helmholtz共振腔旁接管道系统模型.针对流场仿真,采用六面体网格建模,分析选择合适的网格密度,明确网格及边界条件的影响,以获得准确的声源信息;运用Lighthill声类比方法对声场进行仿真,采用数值计算、传声损失仿真和气动噪声仿真计算等3种方法提取管道内部场点声压级频谱曲线,分析曲线峰值频率特征,包括共振频率分析和声模态分析等.采用CFD软件与声学仿真软件相结合的方法,可以有效进行流场和声场的仿真.     

基于小波分析在地震信号噪声消除中的应用

在地震勘探中,随机噪声是一种频带较宽、严重影响有效波的干扰波,因此随机噪声的有效去除在地震信号处理中显得尤为重要。傅里叶变换是信号处理传统的随机噪声去除方法。它能够反映信号在整个时间域的频谱特征,但不能对非平稳信号进行分析处理。而小波分析技术可以根据局部图像的差异来调整参数,对保留图像的边缘部分和其它高频部分很有用。本文利用小波分析技术对地震信号进行去噪声处理,结果表明小波分析对噪声有较为彻底的压制,地震信号估计精度得到很大改善。     

一种去除椒盐噪声的自适应极值中值滤波算法

针对椒盐噪声的特点,为了更好地滤除图像中的椒盐噪声同时又能较好地保护图像细节,提出一种自适应极值中值滤波算法。该算法通过对窗口内的非噪声点的检测自适应调整窗口大小,使用Max-Min算子作为噪声检测器,通过设置合理的阈值对灰度值等于极大值或者极小值的窗口中心的像素点进行噪声识别,减小将信号点误判为噪声点的概率,然后将检测出的噪声点用窗口内信号点的中值代替,而信号点保持不变直接输出。同时对超过设定的最大窗口的情况,窗口中心的像素点的灰度值用4个相邻的已处理的像素点灰度值的均值进行替换。实验仿真结果证明了该算法滤除椒盐噪声的有效性,在噪声较大时,去噪效果更明显。     

基于无监督深度图像生成的盲降噪模型

鉴于有监督神经网络降噪模型的数据依赖缺陷,提出了一种基于无监督深度生成（UDIG）的盲降噪模型。首先,利用噪声水平评估（NLE）算法测定给定噪声图像中的噪声水平值并输入到主流FFDNet降噪模型中,所得到降噪后的图像（称为初步降噪图像）作为UDIG降噪模型的输入。其次,选用编码器—解码器架构作为UDIG模型的骨干网络并用UDIG模型的输出图像（即生成图像）分别与初步降噪图像、噪声图像之间的均方误差之和构建混合loss函数;再次,以loss最小化为优化目标,通过随机梯度下降（SGD）网络训练算法调整网络模型的参数值从而获得一系列生成图像;最后,当残差图像（噪声图像与生成图像之间）的标准差逼近之前NLE算法所测定的噪声水平估计值时及时终止网络迭代训练过程,从而确保生成图像（作为降噪后图像）的图像质量最佳。实验结果表明：与现有的主流降噪模型（算法）相比,UDIG降噪模型在降噪效果上具有显著优势。