Design of a hybrid neural spike detection algorithm for implantable integrated brain circuits
Real time spike detection is the first critical step to develop spike-sorting for integrated brain circuits interface applications. Nonlinear Energy Operator (NEO) and absolute thresholding have been widely used as the spike detection algorithms where NEO has a better performance measured by th...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Zeinolabedin, Seyed Mohammad Ali, Do, Anh Tuan, Yeo, Kiat Seng, Kim, Tony Tae-Hyoung |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
اللغة: | English |
منشور في: |
2016
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/82912 http://hdl.handle.net/10220/40373 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
1/f neural noise reduction and spike feature extraction using a subset of informative samples
بواسطة: Yang, Z., وآخرون
منشور في: (2014) -
On neural spike sorting with mixture models
بواسطة: LI MENGXIN
منشور في: (2010) -
Estimating the number of neurons in multi-neuronal spike trains
بواسطة: Li, M., وآخرون
منشور في: (2014) -
Design and implementation of ultra-low-power sensor interface circuits for ECG acquisition
بواسطة: XU XIAOYUAN
منشور في: (2011) -
MOS device conductance modelling technique for an accurate and efficient mixed-mode simulation of CMOS circuits
بواسطة: Samudra, G., وآخرون
منشور في: (2014)