神經形態感測前端

神經形態前端在感測端、於任何傳統數位化之前，就把類比神經訊號轉為事件，使下游運算一開始即為事件驅動。常見方案為位準跨越（只在訊號跨越閾值時送出事件）與差量調變（編碼變化），產生非同步、隨活動而定的事件流——相當於事件相機逐像素變化偵測的神經版本。這消除了固定速率的類比數位轉換器及其持續耗電，並自然壓縮安靜時段。

此設計必須處理放大器雜訊、基線漂移，以及會產生假事件的偽跡，並須設定能承受非平穩訊號的閾值。設計良好的脈衝式前端可大幅削減資料量與功率，對高通道數植入體很有吸引力，但重建保真度與對動作／肌電偽跡的穩健性仍是活躍問題。