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摘要 — 尖峰检测在神经数据处理和脑机接口 (BMI) 中起着核心作用。未来一代可植入 BMI 面临的挑战是构建一个既具有低硬件成本又具有高性能的尖峰检测器。在这项工作中,我们提出了一种用于可植入 BMI 的新型硬件高效且高性能的尖峰检测器。所提出的设计基于具有自适应阈值估计的双检测器架构。双检测器包括两个独立的基于 TEO 的检测器,它们根据尖峰在高噪声和低噪声场景中的判别特征来区分尖峰的发生。我们在 Wave Clus 数据集上评估了所提出的尖峰检测算法。它实现了 98.9% 的平均检测准确率,在高噪声场景中超过 95%,确保了我们方法的可靠性。当在采样率为 16kHz 和分辨率为 7 位的硬件中实现时,检测准确率为 97.4%。基于该架构的256通道探测器采用TSMC 65nm工艺设计,面积仅682μm2/通道,功耗0.07μW/通道,与目前最先进的尖峰探测器相比,功耗降低39.7%,面积减少78.8%,同时保持了较高的精度。