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摘要 - 常规体内神经信号处理涉及从神经元合奏中记录的信号内提取尖峰活动，并且仅在足够的间隔上传输尖峰。但是，对于使用连续的局部场势（LFP）进行认知解码的脑部计算机界面（BCI）应用，将传输到计算机的神经数据的体积施加了相对较高的数据速率要求。对于使用具有数百或数千电极的高密度内部记录的BCI尤其如此。本文介绍了第一个基于自动编码器的压缩数字电路，用于LFP神经信号的有效传输。实施了各种拟南芥和架构级优化，以显着降低设计In In Vivo压缩电路的计算复杂性和内存需求。该电路采用基于自动编码器的神经网络，提供了强大的信号重建。体内压缩逻辑的应用特异性集成电路（ASIC）占据了最小的硅区域，并且在报告的最先进的压缩ASIC中消耗了最低功率。此外，它提供了更高的压缩率和较高的信噪比和失真率。
使用基于自动编码器的神经网络有效的体内神经信号压缩
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