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摘要 — 皮层内脑机接口有望帮助瘫痪患者恢复功能，但由于其高功耗，将其转化为便携式和植入式设备受到阻碍。与标准实验性脑机接口相比，最近的设备已大幅降低了功耗，但仍需要有线或无线连接到计算硬件以进行特征提取和推理。在这里，我们介绍了一种 180 nm CMOS 神经记录和解码 (NeuRAD) 专用集成电路 (ASIC)，它可以提取神经脉冲特征并实时预测二维行为。为了降低放大器和特征提取的功耗，NeuRAD 具有一个硬件加速器，用于从皮层内脉冲信号中提取脉冲带功率 (SBP)，并包括一个带有定点矩阵加速单元 (MAU) 的 M0 处理器，用于高效灵活地解码。我们通过记录植入犹他微电极阵列的非人类灵长类动物的收缩压，并使用稳态卡尔曼滤波器 (SSKF) 预测猴子试图在闭环中执行的一维和二维手指运动，验证了设备的功能。使用 NeuRAD 的实时预测，猴子实现了 100% 的成功率，平均目标获取时间为 0.82 秒，使用
具有低功耗的脑机接口系统...
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