应用于可穿戴式智能设备的MEMS电容型传感器信号调理集成电路研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61504086
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0402.集成电路设计
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

“Wearable Smart Device” is applying the wearable technology on the daily wear to do the intelligent design and develop the wearable smart devices. Its essence is allowing a variety of MEMS sensors to realize the motion tracking, data collection, information transmission and interaction. So the design of an information collection platform, which should be low cost, low power, high performance, and fully compatible with a variety of MEMS sensors, becomes the core technology of “Wearable Smart Device”. This research project will investigate the design of a low power, high precision and fully compatible signal conditioning integrated circuit for MEMS capacitance sensor, which has the following key characteristics to be well applied in the “Wearable Smart Device”: (1) Fully Compatible: supporting all kinds of MEMS capacitance sensors, which has a pF~nF order of magnitude, in the “Wearable Smart Device” platform, including most of measurement configurations on the ‘Unipolar’ and ‘Push-Pull’ type; (2) Low Power: power can reach 10uW with 1mS measurement time configuration, to provide more stand-by time; (3) High Resolution: realizing the accurate detection of aF order of magnitude changes in capacitance and 13 bit linearity under many non-idealities, such as circuit noise, offset, charge injection, and so on. This project will be implemented in 0.18um CMOS technology, the expected results will be so far exceed than the international similar designs in the high compatibility, low power consumption, high precision (linearity) performance, also the circuit Figure-of-Merit (FoM) is expected to improve by an order of magnitude to 100fJ/step, continue to maintain the international advanced level.
“可穿戴式智能设备”的本质是通过各种MEMS传感器让一个个戴在身上的“小东西”实现运动跟踪、数据收集、信息传输和互动。因此设计低成本、低功耗、高性能、可兼容多种MEMS传感器的信息平台成为其核心技术。本项目将研究MEMS电容型传感器信号调理集成电路,使之具备如下关键特性而更好的应用于可穿戴式智能设备:(1)全兼容:支持pF~nF量级各类MEMS传感器在可穿戴式智能设备平台上的全兼容;(2)低功耗:在单次测量时间配置为1mS进行连续转换时,功耗低至10uW,提供更长待机时间;(3)高精度:在电路噪声、失调等非理性因素影响下实现aF量级电容变化值的精确检测,并达到13位的高线性度。本项目将在0.18um CMOS工艺上实现,预期的研究成果将在高兼容性、低功耗、高精度等方面远远胜过国际同类设计,同时电路的优值有望在当前国际最优水平上再提升一个数量级,至100fJ/step,继续保持国际领先水平。

结项摘要

本项目的研究内容是低功耗高精度全兼容型 MEMS 电容型传感器信号调理集成电路,直接针对可穿戴式智能设备等应用。出于低成本及易于与数字电路集成为片上系统芯片等考量,这些电路基于(深)亚微米标准CMOS工艺进行研究与设计。本项目对相关的 MEMS电容型传感器信号调理电路进行了详细的理论分析、电路设计与优化、模拟仿真及流片验证与测试。具体而言,项目实施主要包括了以下三个方面的内容:A.全兼容型(支持pF~nF量级)MEMS电容型传感器信号调理电路的架构研究与设计;B.低功耗设计:更长待机时间;C.高精度:在电路噪声、失调等非理性因素影响下实现aF量级电容变化值的精确检测。. 本项目设计的信号调理集成电路经深圳市计量质量检测研究院测试,实现了以下关键指标,使之居于行业领先水平:.1)绝对电容精度:79aF(均方根值);.2)测量时间:0.28uS;.3)电容测量精度位数:16.6位;.4)功耗:38.4uW;.5)线性度:12.6位。. 本项目设计的应用于可穿戴式智能设备的MEMS传感器信号采集平台核心芯片可有效地降低对国外产品的依赖,对可穿戴式智能设备的普及、人民生活的便利、国家物联网发展战略等方面有着重要意义。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(2)
172 fs, 24.3 kW peak power pulse generation from a Ho-doped fiber laser system
掺钬光纤激光系统产生 172 英尺/秒、243 英尺/千瓦峰值功率脉冲
  • DOI:
    10.1364/ol.43.004619
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Optics Letters
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    Wang Mengmeng;Zhang Hui;Wei Rongling;Zhu Zexiu;Ruan Shuangchen;Yan Peiguang;Wang Jinzhang;Hasan Tawfique;Sun Zhipei
  • 通讯作者:
    Sun Zhipei
A 1 pF-to-10 nF Generic Capacitance-to-Digital Converter Using Zero-Crossing Delta Sigma Modulation
使用过零 Delta Sigma 调制的 1 pF 至 10 nF 通用电容数字转换器
  • DOI:
    10.1109/tcsi.2017.2777872
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Circuits and Systems I-Regular Papers
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Li Bing;Wang Wei;Liu Jia;Liu Wen-Jun;Yang Qian;Ye Wen-Bin
  • 通讯作者:
    Ye Wen-Bin
A K Times Singular Value Decomposition Based Image Denoising Algorithm for Division of Focal Plane Polarization Image Sensors with Gaussian Noise
基于K次奇异值分解的高斯噪声焦平面偏振图像传感器图像去噪算法
  • DOI:
    10.1109/jsen.2018.2846672
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Sensors Journal
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Wenbin Ye;Xiaojin Zhao;Abubakar Abubakar;Amine Bermak
  • 通讯作者:
    Amine Bermak

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其他文献

砂土中吸力式沉箱基础的最佳荷载作用点位置模型试验研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 发表时间:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 通讯作者:
    刘勇

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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