700mV low power low noise implantable neural recording system design

This dissertation presents the work for design and implementation of a low power, low noise neural recording system consisting of Bandpass Amplifier and Pipelined Analog to Digital Converter (ADC) for recording neural signal activities. A low power, low noise two stage neural amplifier for use in an intelligent Radio-Frequency Identification (RFID) based on folded cascode Operational Transconductance Amplifier (OTA) is utilized to amplify the neural signals. The optimization of the number of amplifier stages is discussed to achieve the minimum power and area consumption. The amplifier power supply is 0.7V. The midband gain of amplifier is 58.4dB with a 3dB bandwidth from 0.71 to 8.26 kHz. Measured input-referred noise and total power consumption are 20.7 μVrms and 1.90 μW respectively. The measured result shows that the optimizing the number of stages can achieve lower power consumption and demonstrates the neural amplifier's suitability for instu neutral activity recording. The advantage of power consumption of Pipelined ADC over Successive Approximation Register (SAR) ADC and Delta-Sigma ADC is discussed. An 8 bit fully differential (FD) Pipeline ADC for use in a smart RFID is presented in this dissertation. The Multiplying Digital to Analog Converter (MDAC) utilizes a novel offset cancellation technique robust to device leakage to reduce the input drift voltage. Simulation results of static and dynamic performance show this low power Pipeline ADC is suitable for multi-channel neural recording applications. The performance of all proposed building blocks is verified through test chips fabricated in IBM 180nm CMOS process. Both bench-top and real animal test results demonstrate the system's capability of recording neural signals for neural spike detection

Low Power CMOS Chopper Preamplifier Based on Source-Degeneration Transconductors

This paper describes the design of a low-power, low-noise flicker CMOS chopper preamplifier for sensor signal conditioning. The core amplifier and the Gm-C output low pass filter of the proposed fully differential preamplifier are based on a source degeneration transconductor. The circuit was designed in a standard 0.18µm CMOS process with 1.8V supply voltage. It shows 42dB gain, 1 kHz bandwidth and a total power consumption of 84 µW. The proposed configuration achieves a noise efficiency factor of 4.6 and a total input-referred noise of 560 nVrms integrated from 0.1 to 1 kHz

A Low-Power Wireless Multichannel Microsystem for Reliable Neural Recording.

This thesis reports on the development of a reliable, single-chip, multichannel wireless biotelemetry microsystem intended for extracellular neural recording from awake, mobile, and small animal models. The inherently conflicting requirements of low power and reliability are addressed in the proposed microsystem at architectural and circuit levels. Through employing the preliminary microsystems in various in-vivo experiments, the system requirements for reliable neural recording are identified and addressed at architectural level through the analytical tool: signal path co-optimization. The 2.85mm×3.84mm, mixed-signal ASIC integrates a low-noise front-end, programmable digital controller, an RF modulator, and an RF power amplifier (PA) at the ISM band of 433MHz on a single-chip; and is fabricated using a 0.5µm double-poly triple-metal n-well standard CMOS process. The proposed microsystem, incorporating the ASIC, is a 9-channel (8-neural, 1-audio) user programmable reliable wireless neural telemetry microsystem with a weight of 2.2g (including two 1.5V batteries) and size of 2.2×1.1×0.5cm3. The electrical characteristics of this microsystem are extensively characterized via benchtop tests. The transmitter consumes 5mW and has a measured total input referred voltage noise of 4.74µVrms, 6.47µVrms, and 8.27µVrms at transmission distances of 3m, 10m, and 20m, respectively. The measured inter-channel crosstalk is less than 3.5% and battery life is about an hour. To compare the wireless neural telemetry systems, a figure of merit (FoM) is defined as the reciprocal of the power spent on broadcasting one channel over one meter distance. The proposed microsystem’s FoM is an order of magnitude larger compared to all other research and commercial systems. The proposed biotelemetry system has been successfully used in two in-vivo neural recording experiments: i) from a freely roaming South-American cockroach, and ii) from an awake and mobile rat.Ph.D.Electrical EngineeringUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/91542/1/aborna_1.pd

A Low-Power Single-Bit Continuous-Time ΔΣ Converter with 92.5 dB Dynamic Range for Biomedical Applications

A third-order single-bit CT-ΔΣ modulator for generic biomedical applications is implemented in a 0.15 µm FDSOI CMOS process. The overall power efficiency is attained by employing a single-bit ΔΣ and a subthreshold FDSOI process. The loop-filter coefficients are determined using a systematic design centering approach by accounting for the integrator non-idealities. The single-bit CT-ΔΣ modulator consumes 110 µW power from a 1.5 V power supply when clocked at 6.144 MHz. The simulation results for the modulator exhibit a dynamic range of 94.4 dB and peak SNDR of 92.4 dB for 6 kHz signal bandwidth. The figure of merit (FoM) for the third-order, single-bit CT-ΔΣ modulator is 0.271 pJ/level

Adaptive design of delta sigma modulators

In this thesis, a genetic algorithm based on differential evolution (DE) is used to generate delta sigma modulator (DSM) noise transfer functions (NTFs). These NTFs outperform those generated by an iterative approach described by Schreier and implemented in the delsig Matlab toolbox. Several lowpass and bandpass DSMs, as well as DSM\u27s designed specifically for and very low intermediate frequency (VLIF) receivers are designed using the algorithm developed in this thesis and compared to designs made using the delsig toolbox. The NTFs designed using the DE algorithm always have a higher dynamic range and signal to noise ratio than those designed using the delsig toolbox

Security Aspects of Printed Electronics Applications

Gedruckte Elektronik (Printed Electronics (PE)) ist eine neu aufkommende Technologie welche komplementär zu konventioneller Elektronik eingesetzt wird. Dessen einzigartigen Merkmale führten zu einen starken Anstieg von Marktanteilen, welche 2010 \$6 Milliarden betrugen, \$41 Milliarden in 2019 und in 2027 geschätzt \$153 Milliarden. Gedruckte Elektronik kombiniert additive Technologien mit funktionalen Tinten um elektronische Komponenten aus verschiedenen Materialien direkt am Verwendungsort, kosteneffizient und umweltfreundlich herzustellen. Die dabei verwendeten Substrate können flexibel, leicht, transparent, großflächig oder implantierbar sein. Dadurch können mit gedruckter Elektronik (noch) visionäre Anwendungen wie Smart-Packaging, elektronische Einmalprodukte, Smart Labels oder digitale Haut realisiert werden. Um den Fortschritt von gedruckten Elektronik-Technologien voranzutreiben, basierten die meisten Optimierungen hauptsächlich auf der Erhöhung von Produktionsausbeute, Reliabilität und Performance. Jedoch wurde auch die Bedeutung von Sicherheitsaspekten von Hardware-Plattformen in den letzten Jahren immer mehr in den Vordergrund gerückt. Da realisierte Anwendungen in gedruckter Elektronik vitale Funktionalitäten bereitstellen können, die sensible Nutzerdaten beinhalten, wie zum Beispiel in implantierten Geräten und intelligenten Pflastern zur Gesundheitsüberwachung, führen Sicherheitsmängel und fehlendes Produktvertrauen in der Herstellungskette zu teils ernsten und schwerwiegenden Problemen. Des Weiteren, wegen den charakteristischen Merkmalen von gedruckter Elektronik, wie zum Beispiel additive Herstellungsverfahren, hohe Strukturgröße, wenige Schichten und begrenzten Produktionsschritten, ist gedruckte Hardware schon per se anfällig für hardware-basierte Attacken wie Reverse-Engineering, Produktfälschung und Hardware-Trojanern. Darüber hinaus ist die Adoption von Gegenmaßnahmen aus konventionellen Technologien unpassend und ineffizient, da solche zu extremen Mehraufwänden in der kostengünstigen Fertigung von gedruckter Elektronik führen würden. Aus diesem Grund liefert diese Arbeit eine Technologie-spezifische Bewertung von Bedrohungen auf der Hardware-Ebene und dessen Gegenmaßnahmen in der Form von Ressourcen-beschränkten Hardware-Primitiven, um die Produktionskette und Funktionalitäten von gedruckter Elektronik-Anwendungen zu schützen. Der erste Beitrag dieser Dissertation ist ein vorgeschlagener Ansatz um gedruckte Physical Unclonable Functions (pPUF) zu entwerfen, welche Sicherheitsschlüssel bereitstellen um mehrere sicherheitsrelevante Gegenmaßnahmen wie Authentifizierung und Fingerabdrücke zu ermöglichen. Zusätzlich optimieren wir die multi-bit pPUF-Designs um den Flächenbedarf eines 16-bit-Schlüssels-Generators um 31\% zu verringern. Außerdem entwickeln wir ein Analyse-Framework basierend auf Monte Carlo-Simulationen für pPUFs, mit welchem wir Simulationen und Herstellungs-basierte Analysen durchführen können. Unsere Ergebnisse haben gezeigt, dass die pPUFs die notwendigen Eigenschaften besitzen um erfolgreich als Sicherheitsanwendung eingesetzt zu werden, wie Einzigartigkeit der Signatur und ausreichende Robustheit. Der Betrieb der gedruckten pPUFs war möglich bis zu sehr geringen Betriebsspannungen von nur 0.5 V. Im zweiten Beitrag dieser Arbeit stellen wir einen kompakten Entwurf eines gedruckten physikalischen Zufallsgenerator vor (True Random Number Generator (pTRNG)), welcher unvorhersehbare Schlüssel für kryptographische Funktionen und zufälligen "Authentication Challenges" generieren kann. Der pTRNG Entwurf verbessert Prozess-Variationen unter Verwendung von einer Anpassungsmethode von gedruckten Widerständen, ermöglicht durch die individuelle Konfigurierbarkeit von gedruckten Schaltungen, um die generierten Bits nur von Zufallsrauschen abhängig zu machen, und damit ein echtes Zufallsverhalten zu erhalten. Die Simulationsergebnisse legen nahe, dass die gesamten Prozessvariationen des TRNGs um das 110-fache verbessert werden, und der zufallsgenerierte Bitstream der TRNGs die "National Institute of Standards and Technology Statistical Test Suit"-Tests bestanden hat. Auch hier können wir nachweisen, dass die Betriebsspannungen der TRNGs von mehreren Volt zu nur 0.5 V lagen, wie unsere Charakterisierungsergebnisse der hergestellten TRNGs aufgezeigt haben. Der dritte Beitrag dieser Dissertation ist die Beschreibung der einzigartigen Merkmale von Schaltungsentwurf und Herstellung von gedruckter Elektronik, welche sehr verschieden zu konventionellen Technologien ist, und dadurch eine neuartige Reverse-Engineering (RE)-Methode notwendig macht. Hierfür stellen wir eine robuste RE-Methode vor, welche auf Supervised-Learning-Algorithmen für gedruckte Schaltungen basiert, um die Vulnerabilität gegenüber RE-Attacken zu demonstrieren. Die RE-Ergebnisse zeigen, dass die vorgestellte RE-Methode auf zahlreiche gedruckte Schaltungen ohne viel Komplexität oder teure Werkzeuge angewandt werden kann. Der letzte Beitrag dieser Arbeit ist ein vorgeschlagenes Konzept für eine "one-time programmable" gedruckte Look-up Table (pLUT), welche beliebige digitale Funktionen realisieren kann und Gegenmaßnahmen unterstützt wie Camouflaging, Split-Manufacturing und Watermarking um Attacken auf der Hardware-Ebene zu verhindern. Ein Vergleich des vorgeschlagenen pLUT-Konzepts mit existierenden Lösungen hat gezeigt, dass die pLUT weniger Flächen-bedarf, geringere worst-case Verzögerungszeiten und Leistungsverbrauch hat. Um die Konfigurierbarkeit der vorgestellten pLUT zu verifizieren, wurde es simuliert, hergestellt und programmiert mittels Tintenstrahl-gedruckter elektrisch leitfähiger Tinte um erfolgreich Logik-Gatter wie XNOR, XOR und AND zu realisieren. Die Simulation und Charakterisierungsergebnisse haben die erfolgreiche Funktionalität der pLUT bei Betriebsspannungen von nur 1 V belegt