高精度微弱脑电检测数模混合控制芯片系统.pdf

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1、第３７卷第５期仪器仪表学报Ｖｏｌ３７Ｎｏ５２０１６年５月ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔＭａｙ．２０１６高精度微弱脑电检测数模混合控制芯片系统１，２１１１，２１，２孙建辉，刘军涛，徐声伟，盖淑萍，蔡新霞（１．中国科学院电子学研究所传感技术联合国家重点实验室（北方基地）北京１００１９１；２．中国科学院大学北京１０００４９）摘要：针对脑电检测的研究需要，研发了微弱ＥＥＧ脑电信号采集专用芯片系统。该芯片使用斩波稳定去噪声技术，首先利用２ｋＨｚ的斩波频率对１００Ｈｚ以下的ＥＥＧ信号进行频域隔离，然后利用ＲＲＬ纹波抑制

2、环路反馈进行调制后位于ｃｈｏｐｐｅｒ频率处的主要由失调与低频１／ｆ闪烁噪声引起的纹波电压的抑制；单级斩波放大使用电流复用、亚阈值跨导增强技术对来自ＥＥＧ传感器的低频（＜１００Ｈｚ）小信号（５～１００μＶ）进行４０ｄＢ增益的稳定中频放大；级联Ｓ／Ｈ电路进行去累积毛刺滤波，配合前面斩波技术，达到整体低噪声性能；ＶＧＡ／ＬＰＦ通过改变输入、反馈／负载电容，分别进行增益／带宽的数字调整。ＥＥＧＤＳＰ加速芯片实现对多通道采集的控制以及信号处理编码。设计使用ＳＭＩＣＲＦ１８０ｎｍ混合工艺，使用Ｃａｄｅｎｃｅ的Ｓｐｅｃｔｒｅ软件进行功能前／后仿真，使用Ｃａｌｉｂｅｒ

3、工具进行ＤＲＣ／ＬＶＳ的版图验收。最后，对设计芯片进行实际测试，结果表明放大芯片关键性能为：８．１μＷ／２通道、面积６．３ｍｍ／８通道、０．８μＶｒｍｓ（ＢＷ＝１００Ｈｚ）等效输入噪声；该款自主研发的脑电斩波放大芯片性能达到国内外前列的水平，可进行正确的脑电ＥＥＧ采集，可应用于可穿戴领域、对后续脑电数据分析具有重要的使用价值。关键词：ＥＥＧ；微弱小信号检测；斩波调制／解调去噪；纹波抑制环路；ＥＥＧＤＳＰ控制＋中图分类号：ＴＰ２１６．１ＴＨ７７６文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：５１０ＷｅａｋｂｒａｉｎＥＥＧｓｉｇｎａｌｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｄ

4、ｅｔｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｈｙｂｒｉｄａｎａｌｏｇ／ｄｉｇｉｔａｌｓｉｇｎａｌｃｏｎｔｒｏｌＡＳＩＣｓｙｓｔｅｍ１，２１１１，２１，２ＳｕｎＪｉａｎｈｕｉ，ＬｉｕＪｕｎｔａｏ，ＸｕＳｈｅｎｇｗｅｉ，ＧａｉＳｈｕｐｉｎｇ，ＣａｉＸｉｎｘｉａ（１．ＪｏｉｎｔＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＴｒａｎｓｄｕｃｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＢｉｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＮｏｒｔｈｅｒｎＢａｓｅ，ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓＢｅｉｊｉｎｇ１００１９１，Ｃｈｉｎａ；２．ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣ

5、ｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４９，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｉｍｉｎｇａｔｔｈｅＥＥＧｓｉｇｎａｌｕｒｇｅｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ，ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒａｄｏｍｅｓｔｉｃａｄｖａｎｃｅｄｂｒａｉｎＥＥＧｗｅａｋｓｉｇｎａｌｃａｐｔｕｒｉｎｇＡＳＩＣｓｙｓｔｅｍｉｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｂｙｏｕｒｓｅｌｖｅｓ．Ｔｈｅｃｈｉｐｕｓｅｓｔｈｅｃｈｏｐｐｉｎｇｓｔａｂｉｌｉｚｅｄｄｅｎｏｉｓｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｃｈｉｐｕｓｅｓ２ｋＨｚｃｈｏｐｐｉｎｇｆｒｅｑｕｅｎｃ

6、ｙｔｏｉｓｏｌａｔｅｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅＥＥＧｓｉｇｎａｌｂｅｌｏｗ１００Ｈｚｆｒｏｍｔｈｅｏｆｆｓｅｔａｎｄ１／ｆｎｏｉｓｅａｔｔｈｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｏｍａｉｎ；ｔｈｅｎ，ｔｈｅｃｈｉｐｕｓｅｓｔｈｅＲＲＬｒｉｐｐｌｅｒｅｄｕｃｔｉｏｎｌｏｏｐｆｅｅｄｂａｃｋｔｏｓｕｐｐｒｅｓｓｔｈｅｉｓｏｌａｔｅｄｏｕｔｐｕｔｒｉｐｐｌｅｖｏｌｔａｇｅａｔｔｈｅｃｈｏｐｐｅｒｆｒｅｑｕｅｎｃｙ．ＴｈｅｃｈｏｐｐｅｒＬＮＡｕｓｅｓｃｕｒｒｅｎｔｒｅｕｓｉｎｇａｎｄｓｕｂｔｈｒｅｓｈｏｌｄｔｒａｎｓｃｏｎｄｕｃｔａｎｃｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅ

7、ｓｔｏａｃｈｉｅｖｅａｓｔａｂｌｅ４０ｄＢｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｇａｉｎｆｏｒｔｈｅｌｏｗｆｒｅｑｕｅｎｃｙ（＜１００Ｈｚ）ｓｍａｌｌｓｉｇｎａｌ（５－１００μＶ）ｆｒｏｍｔｈｅＥＥＧｓｅｎｓｏｒ．Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙ，ｔｈｅｃａｓｃａｄｅｄＳ／ＨｆｉｌｔｅｒｆｏｌｌｏｗｉｎｇｔｈｅｃｈｏｐｐｅｒＬＮＡｓｔａｇｅｆｉｌｔｅｒｓｔｈｅａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄｇｌｉｔｃｈｅｓ，ａｎｄｃｏｍｂｉｎｅｓｗｉｔｈｔｈｅｐｒｅｓｔａｇｅｃｈｏｐｐｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｓｙｓｔｅｍｌｏｗｎｏｉｓｅｃｈａｒａｃｔｅｒ

8、ｉｓｔｉｃ．ＴｈｅＶＧＡ／ＬＰＦｉｓｒｅｓｐｏｎｓｉｂｌｅｆｏｒｄｉｇｉｔａｌｌ