机构名称：
¥ 1.0
摘要：脑机接口 (BMI) 代表着一种变革性技术，可实现人脑与外部设备之间的直接交互。在各种 BMI 方法中，脉冲神经网络 (SNN) 因其能够有效模仿大脑的脉冲行为而脱颖而出。本文介绍了一种先进硬件架构的设计和实现，该架构能够在现场可编程门阵列 (FPGA) 上执行与脑电图 (EEG) 采集系统集成的 SNN 计算。首先使用四层将数据预处理成数组以进行特征提取。该模型在软件中训练，存储权重和参数，然后用于创建硬件模型并生成比特流文件。Python 覆盖连接软件和硬件，允许输出模拟以进行精度计算。
脉冲神经网络加速器：在脑科学领域...
主要关键词
相关文件推荐
