神经接口芯片及其应用方法、系统及介质

技术领域

本发明涉及生机电信号采集技术及芯片、测量电变量、控制信号或类似信号的传输系统的技术领域，具体地，涉及神经接口芯片及其应用方法、系统及介质，尤其涉及多通道生理电采集、计算与认知的神经接口芯片系统。

背景技术

手势等人体运动意图识别是人工智能领域越来越受到研究者关注的研究重点之一，被广泛应用于康复、残疾援助和人机交互等领域，人体运动意图识别主要依赖稳定可靠的生机电信号采集，而后通过采集的生机电信号做进一步的计算来识别。

现有EMG（Electromyogram，肌电信号）和EEG（Electroencephalogram，脑电信号）的信号采集芯片或分析识别芯片存在功能单一的问题，未实现从信号采集、分析识别到决策控制的整个过程。目前，国内外市面上还缺乏针对康复机器人中运动神经信息的采集、分析及控制一体化的神经接口芯片。像TI（Texas Instruments，德州仪器）的ADC129X系列虽是针对生理信号的采集，EMG和EEG都能适用，但它不包含数据分析和控制，不是一个多功能高集成芯片。但是，如果采用上述芯片来实现多功能假肢和肢体功能康复机器人等应用的信号采集与控制，需要采用多个芯片来搭建生机电信号采集单元、信号分析计算单元以及管理控制单元的综合系统，必然造成系统结构复杂、功耗增加、体积笨重，极大限制康复机器人的实际应用。

因此，需要提出一种新的技术方案以改善上述技术问题。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种神经接口芯片及其应用方法、系统及介质。

根据本发明提供的一种神经接口芯片，包括信号采集单元、计算单元、感知控制单元以及芯片主控和配置单元；

所述信号采集单元包括8通道差分信号输入单元、模拟信号处理单元、通道选通单元、8通道同步ADC单元和片内参考电源单元；

所述计算单元包括数据处理逻辑单元、RAM单元、数字陷波逻辑单元和神经网络算法单元；

所述感知控制单元包括运动控制单元和电机驱动控制单元；

所述芯片主控和配置单元包括CPU单元、状态指示单元以及接口及网络通信单元；

其中，所述信号采集单元采集多通道生理电信号并进行预处理；

所述计算单元对采集到的数字信号进行处理和计算；

所述感知控制单元基于处理后的信号进行运动控制；

所述芯片主控和配置单元管理芯片内部事务和对外通信；

所述预处理是通过硬件电路的方式对电信号进行ESD保护、信号放大和信号滤波处理；

所述计算单元对采集到的数字信号进行处理和计算：芯片内通过硬件逻辑对信号进行数字陷波处理，计算是指芯片内通过硬件逻辑进行神经网络算法的计算，为神经网络的硬件计算模块；

所述感知控制单元基于处理后的信号进行运动控制：通过神经网络获得识别分类结果，然后根据配置的参数做对应的运动控制。

优选地，所述模拟信号处理单元包括ESD保护电路、一级差分放大电路、二级放大电路以及滤波电路，对输入的生理电信号进行静电防护、信号放大和滤波处理；

所述8通道同步ADC单元采用Σ-Δ型ADC，采样精度为24位，采样频率配置为1KSPS到8KSPS，并且每通道ADC单元包含数字可编程增益放大器功能；

所述通道选通单元通过配置进行采集信号和片内温度传感单元信号的切换，系统获取当前芯片温度；

所述数字陷波逻辑单元通过数字信号处理算法进行工频信号的滤除；

所述神经网络算法单元采用卷积神经网络和反向传播算法，通过纯硬件逻辑独立单元的数据流式计算结构，进行可编程硬件并行运算下多组浮点数据的转换、运算与输出；

采集的数据均为整形，芯片内通过数据转换逻辑将信号数据转换为浮点数，该数据用于神经网络的计算，最终作结果输出；

神经网络算法单元在芯片内部署多路，进行同步计算和处理。

优选地，所述运动控制单元通过RISC-V自定义指令集进行运动控制规划，并将规划后的运动控制指令发送至电机驱动控制单元；

所述电机驱动控制单元通过PWM波形生成逻辑产生驱动信号，通过外部功率驱动电路对电机进行控制，包括电机的启动、停止、加速、减速功能；

所述CPU单元进行芯片内部管理和对外通信功能，包括配置芯片的工作模式、监控芯片的工作状态、与外部设备进行数据交换；

所述状态指示单元显示芯片的工作状态、错误信息以及配置信息，通过指示灯、蜂鸣器方式进行提示，用户进行故障排查和系统调试。

优选地，所述8通道差分信号输入单元进行神经电信号的接入；所述模拟信号处理单元进行神经电信号输入的ESD保护处理，同时进行一级差分放大、二级差分放大以及信号的滤波处理；所述片内温度传感单元实现芯片内部温度传感；所述通道选通单元进行前述模拟信号处理单元处理过的信号以及片内温度传感信号的选通，将所需信号接入后续的ADC单元；所述8通道同步ADC单元进行模拟信号的高速高精度同步转换，进行信号由模拟到数字量的转换；所述片内参考电源单元为ADC单元提供转换参考电压；

所述数据处理逻辑单元进行ADC转换后的数字数据的处理分配；所述RAM单元缓存数据；所述数字陷波逻辑单元对获取的数据进行工频陷波；所述神经网络算法单元对获取的数据进行计算和分类识别；

所述运动控制单元对所需运动的规划计算并形成控制数据；所述电机驱动控制单元进行无刷直流电机的控制功能，通过外部驱动电路实现电机的控制；

所述CPU单元进行芯片内部管理和对外通信功能；所述状态指示单元对芯片工作状态以及错误状态输出；所述接口及网络通信单元通过芯片对外接口和通信，实现芯片与外界的信息交互。

优选地，信号由8通道差分信号输入单元输入，依次经过模拟信号处理单元、通道选通单元以及8通道同步ADC单元，输出采集信号的数字量；

所述模拟信号处理单元接受差分信号，首先经过ESD保护电路，通过一级差分放大电路进行初步处理，然后通过二级放大电路将信号放大到合适的量级，最终通过滤波电路处理后送出。

优选地，所述8通道同步ADC单元8通道同步采样ADC，ADC转换形式为Σ-Δ型，采样精度为24位，采样频率为1KSPS到8KSPS可配置；每通道ADC单元包含数字可编程增益放大器PGA功能，进行信号的1到12倍放大；

所述通道选通单元通过参数配置实现所采集信号和片内温度单元所产生信号的切换，系统获取当前芯片温度；

所述数据处理逻辑单元由逻辑电路实现，能够进行采集单元的数据管理分配，通过两个RAM单元将数据传输到数字陷波逻辑单元或直接送入CPU单元；

所述RAM单元通过两个RAM单元的切换能够使后续单元具有完整定长的数据用来处理；

所述数字陷波逻辑单元能够将获取的数字信号进行数字工频陷波，弱化工频相关的干扰信号；

所述神经网络算法单元将获取的信号进行识别分类并传送给CPU单元；

所述神经网络算法单元通过外部参数配置神经网络结构，且神经网络的算法单元通过纯硬件逻辑的方式实现。

优选地，所述运动控制单元能够进行不同相关运动的动力学和运动学计算控制，并产生控制数据；

所述电机驱动控制单元进行无刷直流电机的磁场定向控制FOC，进行电机电流环、速度环以及位置环控制，并能够解析运动控制单元产生的控制数据，通过片外驱动电路进行电机的控制；

所述电机驱动控制单元的磁场定向控制、电机电流环、速度环以及位置环控制均通过纯硬件逻辑的方式实现；

所述CPU单元通过网络或其他相关接口和外部信息交互，并通过状态指示单元将当前芯片工作状态和错误报警信号送出；

所述接口及网络通信单元的接口包含UART、SPI、I2C、CAN，网络通信包含1000M以太网、WIFI以及蓝牙；

所述CPU单元选用RISC-V内核，并自定义神经网络指令和运动控制指令。

本发明还提供一种神经接口芯片的应用方法，所述方法应用上述中的神经接口芯片，所述方法包括如下步骤：

步骤S1：信号采集单元采集多通道生理电信号并进行预处理；

步骤S2：计算单元对采集到的多通道生理电信号进行处理和计算；

步骤S3：感知控制单元基于处理后的多通道生理电信号进行运动控制；

步骤S4：芯片主控和配置单元管理芯片内部事务和对外通信。

本发明还提供一种神经接口芯片的应用系统，所述系统应用上述中的神经接口芯片，所述系统包括如下步骤：

模块M1：信号采集单元采集多通道生理电信号并进行预处理；

模块M2：计算单元对采集到的多通道生理电信号进行处理和计算；

模块M3：感知控制单元基于处理后的多通道生理电信号进行运动控制；

模块M4：芯片主控和配置单元管理芯片内部事务和对外通信。

本发明还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现上述中的神经接口芯片的应用方法的步骤。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

本发明的神经接口芯片能够实现低功耗、低噪声、高精度、高集成度等的神经信息感知、识别与控制综合功能，简化了传统神经信号控制中繁琐复杂的多硬件电路和多芯片并用模式，降低了生理电信息的人机接口应用难度，为医疗康复机器人、穿戴设备等中便携式低功耗神经接口芯片提供支撑。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明主要体现神经接口芯片的整体结构示意图；

图2为本发明主要体现信号采集处理单元、通道选通单元以及8通道同步ADC内部结构示意图；

图3为本发明主要体现双RAM模块内部结构示意图；

图4为本发明主要体现数字陷波逻辑单元处理原理示意图；

图5为本发明主要体现数字陷波逻辑单元内部结构示意图。

其中：

8通道差分信号输入1；模拟信号处理单元2；通道选通3；8通道同步ADC 4；数据处理逻辑单元5；双RAM模块6；数字陷波逻辑单元7；神经网络算法单元8；CPU 9；接口及网络通信单元10；片内温度11；片内参考电源单元12；芯片调试配置13；状态指示单元14；运动控制单元15；电机驱动控制单元16；ESD保护201；一级差分放大202；二级放大203；滤波电路204；数字PGA401；ADC402；控制逻辑403；存储逻辑601；SRAM602；读取逻辑603；原始数据缓存区701；状态判断702；减法器控制逻辑703；过滤数据缓存区704。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。

实施例1

根据本发明提供的一种神经接口芯片，包括信号采集单元、计算单元、感知控制单元以及芯片主控和配置单元；信号采集单元包括8通道差分信号输入单元、模拟信号处理单元、通道选通单元、8通道同步ADC单元和片内参考电源单元；计算单元包括数据处理逻辑单元、RAM单元、数字陷波逻辑单元和神经网络算法单元；感知控制单元包括运动控制单元和电机驱动控制单元；芯片主控和配置单元包括CPU单元、状态指示单元以及接口及网络通信单元；信号采集单元采集多通道生理电信号并进行预处理；计算单元对采集到的数字信号进行处理和计算；感知控制单元基于处理后的信号进行运动控制；芯片主控和配置单元管理芯片内部事务和对外通信；预处理是通过硬件电路的方式对电信号进行ESD保护、信号放大和信号滤波处理；计算单元对采集到的数字信号进行处理和计算：芯片内通过硬件逻辑对信号进行数字陷波处理，计算是指芯片内通过硬件逻辑进行神经网络算法的计算，为神经网络的硬件计算模块；感知控制单元基于处理后的信号进行运动控制：通过神经网络获得识别分类结果，然后根据配置的参数做对应的运动控制。

模拟信号处理单元包括ESD保护电路、一级差分放大电路、二级放大电路以及滤波电路，对输入的生理电信号进行静电防护、信号放大和滤波处理；8通道同步ADC单元采用Σ-Δ型ADC，采样精度为24位，采样频率配置为1KSPS到8KSPS，并且每通道ADC单元包含数字可编程增益放大器功能；通道选通单元通过配置进行采集信号和片内温度传感单元信号的切换，系统获取当前芯片温度；数字陷波逻辑单元通过数字信号处理算法进行工频信号的滤除；神经网络算法单元采用卷积神经网络和反向传播算法，通过纯硬件逻辑独立单元的数据流式计算结构，进行可编程硬件并行运算下多组浮点数据的转换、运算与输出；采集的数据均为整形，芯片内通过数据转换逻辑将信号数据转换为浮点数，该数据用于神经网络的计算，最终作结果输出；神经网络算法单元在芯片内部署多路，进行同步计算和处理。

运动控制单元通过RISC-V自定义指令集进行运动控制规划，并将规划后的运动控制指令发送至电机驱动控制单元；电机驱动控制单元通过PWM波形生成逻辑产生驱动信号，通过外部功率驱动电路对电机进行控制，包括电机的启动、停止、加速、减速功能；CPU单元进行芯片内部管理和对外通信功能，包括配置芯片的工作模式、监控芯片的工作状态、与外部设备进行数据交换；状态指示单元显示芯片的工作状态、错误信息以及配置信息，通过指示灯、蜂鸣器方式进行提示，用户进行故障排查和系统调试。

8通道差分信号输入单元进行神经电信号的接入；所述模拟信号处理单元进行神经电信号输入的ESD保护处理，同时进行一级差分放大、二级差分放大以及信号的滤波处理；所述片内温度传感单元实现芯片内部温度传感；所述通道选通单元进行前述模拟信号处理单元处理过的信号以及片内温度传感信号的选通，将所需信号接入后续的ADC单元；所述8通道同步ADC单元进行模拟信号的高速高精度同步转换，进行信号由模拟到数字量的转换；所述片内参考电源单元为ADC单元提供转换参考电压；数据处理逻辑单元进行ADC转换后的数字数据的处理分配；所述RAM单元缓存数据；所述数字陷波逻辑单元对获取的数据进行工频陷波；所述神经网络算法单元对获取的数据进行计算和分类识别；运动控制单元对所需运动的规划计算并形成控制数据；所述电机驱动控制单元进行无刷直流电机的控制功能，通过外部驱动电路实现电机的控制；CPU单元进行芯片内部管理和对外通信功能；所述状态指示单元对芯片工作状态以及错误状态输出；所述接口及网络通信单元通过芯片对外接口和通信，实现芯片与外界的信息交互。

信号由8通道差分信号输入单元输入，依次经过模拟信号处理单元、通道选通单元以及8通道同步ADC单元，输出采集信号的数字量；模拟信号处理单元接受差分信号，首先经过ESD保护电路，通过一级差分放大电路进行初步处理，然后通过二级放大电路将信号放大到合适的量级，最终通过滤波电路处理后送出。

8通道同步ADC单元8通道同步采样ADC，ADC转换形式为Σ-Δ型，采样精度为24位，采样频率为1KSPS到8KSPS可配置；每通道ADC单元包含数字可编程增益放大器PGA功能，进行信号的1到12倍放大；通道选通单元通过参数配置实现所采集信号和片内温度单元所产生信号的切换，系统获取当前芯片温度；数据处理逻辑单元由逻辑电路实现，能够进行采集单元的数据管理分配，通过两个RAM单元将数据传输到数字陷波逻辑单元或直接送入CPU单元；RAM单元通过两个RAM单元的切换能够使后续单元具有完整定长的数据用来处理；数字陷波逻辑单元能够将获取的数字信号进行数字工频陷波，弱化工频相关的干扰信号；神经网络算法单元将获取的信号进行识别分类并传送给CPU单元；神经网络算法单元通过外部参数配置神经网络结构，且神经网络的算法单元通过纯硬件逻辑的方式实现。

运动控制单元能够进行不同相关运动的动力学和运动学计算控制，并产生控制数据；电机驱动控制单元进行无刷直流电机的磁场定向控制FOC，进行电机电流环、速度环以及位置环控制，并能够解析运动控制单元产生的控制数据，通过片外驱动电路进行电机的控制；电机驱动控制单元的磁场定向控制、电机电流环、速度环以及位置环控制均通过纯硬件逻辑的方式实现；CPU单元通过网络或其他相关接口和外部信息交互，并通过状态指示单元将当前芯片工作状态和错误报警信号送出；接口及网络通信单元的接口包含UART、SPI、I2C、CAN，网络通信包含1000M以太网、WIFI以及蓝牙；CPU单元选用RISC-V内核，并自定义神经网络指令和运动控制指令。

本发明还提供一种神经接口芯片的应用方法，所述方法应用上述中的神经接口芯片，所述方法包括如下步骤：

步骤S1：信号采集单元采集多通道生理电信号并进行预处理；

步骤S2：计算单元对采集到的多通道生理电信号进行处理和计算；

步骤S3：感知控制单元基于处理后的多通道生理电信号进行运动控制；

步骤S4：芯片主控和配置单元管理芯片内部事务和对外通信。

本发明还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现上述中的神经接口芯片的应用方法的步骤。

本发明还提供一种神经接口芯片的应用系统，所述神经接口芯片的应用系统可以通过执行所述神经接口芯片的应用方法的流程步骤予以实现，即本领域技术人员可以将所述神经接口芯片的应用方法理解为所述神经接口芯片的应用系统的优选实施方式。

实施例2

本发明还提供一种神经接口芯片的应用系统，所述系统应用上述中的神经接口芯片，所述系统包括如下步骤：

模块M1：信号采集单元采集多通道生理电信号并进行预处理；

模块M2：计算单元对采集到的多通道生理电信号进行处理和计算；

模块M3：感知控制单元基于处理后的多通道生理电信号进行运动控制；

模块M4：芯片主控和配置单元管理芯片内部事务和对外通信。

实施例3

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种神经接口芯片及其应用方法、系统及介质。

本发明提供了一种神经接口芯片及其应用方法、系统及介质，涉及电子电路、芯片技术领域以及神经信号控制领域。该芯片主要解决面向多通道生理电信息的获取、计算及认知的一体化片上系统（System on Chip, SoC）技术难题，设计并综合集成了包含8通道信号采集预处理模块、深度学习神经网络计算分析模块以及面向人体运动意图控制的认知决策模块的SoC硬件逻辑。具体地，8通道信号采集预处理模块包含了8通道差分信号输入硬件单元、模拟信号处理硬件单元、通道选通模块、24位同步∑-Δ型模数转换器（Analog toDigital Converter，ADC）、数据预处理单元，用于实现模拟信号的静电阻抗器（Electro-Static Discharge，ESD）处理、一级差分放大、二级放大以及滤波、陷波，模拟信号和片内温度的通道选通，通过片内参考电源模块进行模拟信号到数字信号的转换；深度学习神经网络计算分析模块包括了基于卷积神经网络和反向传播网络算法的可编程硬件逻辑单元，通过纯硬件逻辑独立单元的数据流式计算结构，实现了可编程硬件并行运算下多组浮点数据的转换、运算与输出；认知决策模块由基于RISC-V内核的中央处理器（Central ProcessingUnit，CPU）主控认知单元和电机驱动控制单元组成，基于前述生理电信号的采集和计算，通过RISC-V自定义指令进行神经网络全栈高效配置，进行人体运动意图解码认知，实现电机决策运动控制；以及双随机存储器（Random Access Memory，RAM）、状态指示、WiFi/蓝牙/外设等接口及网络通信、和SoC调试配置单元。本发明的取-算-知一体神经SoC芯片能够实现低功耗、低噪声、高精度、高集成度等的神经信息感知、识别与控制综合功能，简化了传统神经信号控制中繁琐复杂的多硬件电路和多芯片并用模式，降低了生理电信息的人机接口应用难度，为医疗康复机器人、穿戴设备等中便携式低功耗神经接口芯片提供支撑。

根据本发明提供的一种神经接口芯片及其应用方法、系统及介质，包括信号采集单元、计算感知部分、运动控制部分以及芯片主控和配置单元；所述信号采集单元包括：8通道差分信号输入单元，实现神经电信号的接入；模拟信号处理单元，实现神经电信号输入的ESD保护处理，同时实现一级差分放大、二级差分放大以及信号的滤波处理；片内温度传感单元，实现芯片内部温度传感；通道选通单元，实现前述模拟信号处理单元处理过的信号以及片内温度传感信号的选通，将所需信号接入后续的ADC单元；8通道同步ADC单元，实现模拟信号的高速高精度同步转换，实现信号有模拟到数字量的转换；片内参考电源单元，为ADC单元提供转换参考电压。所述计算感知部分包括：数据处理逻辑单元，实现ADC转换后的数字数据的处理分配；RAM单元，实现数据的缓存；数字陷波逻辑单元，实现对获取的数据进行工频陷波；神经网络算法单元，实现对获取数据的计算和分类识别。所述运动控制部分包括：运动控制单元，实现对所需运动的规划计算并形成控制数据；电机驱动控制单元，实现无刷直流电机的控制功能，通过外部驱动电路实现电机的控制。所述芯片主控和配置单元包括：CPU单元，实现芯片内部管理和对外通信功能；状态指示单元，对芯片工作状态以及错误状态等输出；接口及网络通信单元，通过芯片对外接口和通信，实现芯片与外界的信息交互。

优选地，所述信号采集单元部分包括：8通道差分信号输入单元、模拟信号处理单元、片内温度传感单元、通道选通单元、片内参考电源单元以及8通道同步ADC单元。信号由8通道差分信号输入单元输入，依次经过模拟信号处理单元、通道选通单元以及同步ADC单元，输出采集信号的数字量。

优选地，所述模拟信号处理单元接受差分信号，首先经过ESD保护电路，通过一级差分放大电路实现初步处理，然后通过二级放大电路将信号放大到合适的量级，最终通过滤波电路处理后送出。

优选地，滤波电路内包含低通滤波、高通滤波以及工频陷波电路，去除相关干扰及无用模拟信号。

优选地，所述ADC为8通道同步采样ADC，ADC转换形式为Σ-Δ型，采样精度为24位，采样频率为1KSPS到8KSPS可配置；每通道ADC单元包含数字可编程增益放大器（PGA）功能，实现信号的1到12倍放大。

优选地，所述通道选通单元，可通过配置实现采集所采集信号和片内温度单元所产生的信号的切换，让系统不仅能够进行神经信号采集，还能够获取当前芯片温度。

优选地，所述数据处理逻辑单元，完全由逻辑电路实现，能够实现采集单元的数据管理分配，通过分时对接两个RAM单元将数据传输到数字陷波逻辑单元单元或直接送入CPU，通过通信单元传输原始神经信号。

优选地，所述RAM单元，通过两个RAM的分时切换能够保证后续处理单元具有完整定长的数据用来处理。

优选地，所述数字陷波逻辑单元，利用工频信号的确定性使用信号的反向叠加方法，完全通过硬件逻辑编程将获取的数字信号进行数字工频陷波，进一步地弱化工频相关的干扰信号。

优选地，所述神经网络算法单元，通过纯硬件逻辑的方式实现CNN和BP神经网络的计算过程，同时具备网络结构可配置功能，通过CPU根据需求配置网络类型和网络结构，最终将获取的信号进行识别分类并传送给CPU。

优选地，所述运动控制单元，能够实现不同相关运动的动力学和运动学计算控制，并产生控制数据。

优选地，所述电机驱动控制单元，实现无刷直流电机的磁场定向控制（FOC），实现电机电流环、速度环以及位置环控制，并能够解析运动控制单元产生的控制数据，通过片外驱动电路实现电机的精确高效控制。所述的磁场定向控制、实现电机电流环、速度环以及位置环控制均通过纯硬件逻辑的方式实现。

优选地，所述CPU通过网络或其他相关接口和外部信息交互，并可通过状态指示单元将当前芯片工作状态和错误报警等信号送出。所述接口及网络通信单元，接口包含UART、SPI、I2C、CAN，所述接口均通过硬件逻辑实现相应功能，网络通信包含1000M以太网、WIFI以及蓝牙。

优选地，所述的芯片主控，CPU选用RISC-V内核，并在RISC-V内部自定义神经网络指令和运动控制指令。

如图1所示，根据本发明提供的一种神经接口芯片及其应用方法、系统及介质，一体神经芯片内包含信号采集单元（包含8通道差分信号输入1、模拟信号处理单元2、通道选通3、8通道同步ADC4）、计算感知部分（包含数据处理逻辑单元5、双RAM模块6、数字陷波逻辑单元7、神经网络算法单元8）、运动控制部分（包含运动控制单元15、电机驱动控制单元16）以及芯片主控和配置单元（包含CPU9、接口及网络通信单元10、芯片调试配置13、状态指示单元14）等，各部分相互协调配合实现取算知一体神经芯片。

模拟信号处理单元2接受8通道差分信号输入单元1通过外部的电机片组获取的微弱生理电信号，将信号处理放大滤波后送入通道选通3中供CPU9单元选通调用。

进一步地，在模拟信号处理单元2中，接受的微弱信号首先经过ESD保护201，处理在采集过程中或是电极片接通瞬间产生的静电以保护芯片后续各功能模块；

一级差分放大202，使用仪表放大器的三运放结构实现，通过该差分放大器实现高达1MΩ的输入阻抗。较高的输入阻抗更有利于保持输入信号特性。

二级放大203将一级差分放大202放大后的信号进行二级放大，采用二级放大能够实现更高的增益和更低的失调电平。

滤波电路204实现对前述放大信号的低通和高通滤波，减小和去除有效生理电信号频率以外的信号，同时对信号实现工频滤波处理。

如图1所示，信号通过8通道差分信号输入单元1和模拟信号处理单元2后流入通道选通3，通道选通3还接入来自片内温度11的电压信号，通道选通3通过接收CPU 9的指令实现对模拟信号处理单元2输出的信号和片内温度11的选通，然后选通的信号送入8通道同步ADC4。

进一步地，如图2 所示，8通道同步ADC4内部包含8组数字PGA401和ADC402以及控制逻辑403，通过控制逻辑403接受CPU9的控制指令控制数字PGA401实现输入信号的1到12倍放大，放大后的信号送入ADC4中进行转换，同时ADC电平参考源来自片内参考电源单元12，片内参考电源单元12实现高精度的2.048V电压输出。

进一步地，ADC4为24位Σ-Δ型ADC转换器，同时可通过控制逻辑403配置实现1KSPS到8KSPS的采样速率。所述控制逻辑403基于硬件逻辑实现。

如图1所示，数据经数据处理逻辑单元5处理后进入双RAM模块6，双RAM模块6内部包含存储逻辑601、两组SRAM602和读取逻辑603。通过各逻辑配合实现数据的缓存和传输。

进一步地，存储逻辑601根据当前工作所处的状态判断将数据处理逻辑单元5送来的数据传输到哪一个SRAM，同时还可以根据需要将数据直接传送给CPU9，然后通过接口及网络通信单元10将原始数据输出到芯片外部。读取逻辑603根据当前状态确定从哪个SRAM读取数据并送到数字陷波逻辑单元7。

进一步地，所述存储逻辑601和读取逻辑603均基于硬件逻辑实现。

数字陷波逻辑单元7利用工频信号确定性原理，使用逻辑减法的方法将前后周期对应一致性干扰消除。图4描述了所提出的数字工频滤波器的滤波原理，在给定的采样率下，可以得到目标噪声在一个周期内的采样次数，通过减去相应波形位置的采样数据从而来消除噪声。数字滤波器的计算公式如下：

Y

n=（fs/fz）

式中X

进一步地，如图5所示，数字陷波逻辑单元7内部包含原始数据缓存区701、状态判断702、减法器控制逻辑703以及过滤数据缓存区704。通过所述各模块实现上述的陷波算法逻辑。所述数字陷波逻辑单元7内部各模块均通过纯硬件逻辑实现。

神经网络算法单元8通过将神经网络计算划分数个独立计算单元，计算单元内通过纯硬件逻辑的方式实现多组浮点数据的转换、数据运算并输出，待计算数据以数据流的方式流过计算单元并获得计算结果。

进一步地，神经网络算法单元8内部集成可配置CNN和BP神经网络，通过接受CPU9的配置控制指令实现神经网络结构的配置。所述神经网络算法单元8均通过纯硬件逻辑实现相关功能。

运动控制单元15实现对前述神经网络算法单元8计算的分类结果实现对应的运动控制，运动控制单元内部实现运动动力学以及运动学规划，并生成电机运动控制指令传输给电机驱动控制单元16。

进一步地，所述运动学和动力学规划均可通过CPU9进行配置，内部最大可实现6自由度运动规划和配置。

电机驱动控制单元16实现无刷直流电机的磁场定向控制（FOC），可对电机进行电流环、速度环以及位置环控制，并能够解析运动控制单元产生的控制数据，通过片外驱动电路实现电机的精确高效控制。所述的磁场定向控制、实现电机电流环、速度环以及位置环控制均通过纯硬件逻辑的方式实现。

CPU9除了控制管理以上所述各模块单元还连接状态指示单元14，通过状态指示单元14能够指示当前芯片工作的状态是否正常，同时能够产生Fault错误状态输出。

CPU9基于RISC-V内核，并自定义神经网络指令和运动控制指令，实现神经网络和运动控制高效调用配置。

接口及网络通信单元10中接口包含UART、SPI、I2C、CAN，网络通信包含1000M以太网、WIFI以及蓝牙。

通过芯片调试配置13实现芯片的功能配置和程序下载功能。

本发明提出了一种神经接口芯片设计，信号采集、处理和计算均依赖于芯片内部的逻辑实现；同时内部的电机驱动单元也是基于芯片硬件逻辑实现电机的驱动功能。本发明是从信号的采集、处理、计算以及通过计算结果来对电机（芯片内包含电机控制功能，即包含FOC控制、电流环、速度环以及位置环等）做相关操作。

本领域技术人员可以将本实施例理解为实施例1、实施例2的更为具体的说明。

本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同功能。所以，本发明提供的系统及其各项装置、模块、单元可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置、模块、单元也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的装置、模块、单元视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。