针对脑部信号的生理特性以及应用场景♈，在定制化脑信号采集 ⛷芯片设计过程中存在诸多技术挑战 ⛪。精密放大器是脑信号采集芯片中 ♍的核心模块 ♍，在脑机接口应用场景中需要满足多重技术参数要求。对 ✨于脑信号来说，其幅值微弱（几十μV 到几个 mV）、频率低（0.5 Hz 到数 kHz），因此易受外界噪声干扰 ♎，从而导致 ⚽信号质量不佳。为了保持最佳的信号质量，脑信号采集模块的部分关 ⏪键参数，例如信号噪声、共模抑制比（CMRR）、电源抑制比（PSRR）、增益匹配、运动伪影等需要优化。多个脑信号采集参数之 ♒间手机彩票123网站存在相互制约的关系 ♒，多参数的统筹优化是当前脑信号采集芯片设 ➤计的核心问题之一。
性能指标：在脑机接口研究中，往往以信息传输速率（Information transfer rate，ITR）作指标 ⛪评价系统的性能。ITR 的大小与系统的响应时间、识别正确率与 ❢可输出指令数量相关，是一项综合反映脑机接口系统多方面性能的指 ♍标。但仅以 ITR 作为性能指标，很多时候无法体现响应时间、 ✅识别正确率与可输出指令数量分项指标各自的重要性，甚至可能导致 ☾某项关键指标被忽视。因此本报告在分析系统性能指标时 ⛄，从响应时 ❣间、识别正确率、可输出指令数量和菲茨吞吐量四个方面 ⛴，综合评估 ⛻描述脑机接口系统应具备的性能。
本报记者 牧野杉菜 【编辑:谢晋 】
