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多通道压缩域特征提取SoC
多通道压缩域特征提取SoC 首个全集成多通道压缩域特征提取 SoC，面向皮层植入式癫痫检测。在模拟/数字域直接对压缩后的神经信号提取特征，避免完整信号重建，大幅降低数据率和无线传输功耗。由 Shoaran/Schmid 在 AACD 2015 提出。 设计动机 皮层脑电（ECoG）记录需要大量的电极通道（≥16），导致： 数据率过高：数字化的多通道神经信号 > 数 Mbps 无线传输功耗占系统总功耗的主要部分 传统方案先完整重建信号再提取特征 → 功耗浪费 架构创新 压缩域特征提取 在压缩感知（Compressive Sensing）域直接提取统计特征 避免 Nyquist 率采样和完整...
Christian Enz
Christian Enz 瑞士 EPFL（洛桑联邦理工学院）教授，IEEE Fellow，在低功耗 RF IC 设计、MOSFET 噪声建模、FBAR 频率合成器方面有杰出贡献。 简介 Christian Enz 是 EPFL 教授，IEEE Fellow，曾任瑞士电子与微技术中心（CSEM）副总裁。他在低功耗模拟/RF IC 设计、MOSFET 噪声模型（EKV 模型联合创始人）、FBAR 振荡器与频率合成器、超低功耗无线传感器网络等方面有重要贡献。 核心贡献 EKV MOSFET 模型：与 Enz、Krummenacher、Vittoz 共同开发 EKV 紧凑模型 FBAR 频率合成器：...