真实世界的物理以及生物信号，往往隐藏在各种干扰和传感器及电路的失调之中。从巨大的干扰和失调信号中，提取并且放大微弱的物理和生物信号，往往需要巨大动态范围的前端电路，这对信号链的前端电路带了设计挑战和功耗和面积负担。如何充分利用混合集成电路技术，从系统结构上进行创新，从电路设计上进化优化，从而实现更高能效、更高动态范围的前端模拟电路，是实现高精度传感，尤其是高精度双向脑机接口的关键手段。

代表成果一：超高输入阻抗生物电采集前端芯片 

（输入阻抗：400 GΩ，0.1%线性输入范围：220mVPP，最大可承受共模电压： 2.8VPP） 

[VLSI-2018] “A 400GΩ Input-Impedance, 220mVpp Linear-Input-Range, 2.8Vpp CM-Interference-Tolerant Active Electrode for Non-Contact Capacitively Coupled ECG Acquisition” 

[TBioCAS-2019] “A 400 GΩ Input-Impedance Active Electrode for Non-Contact Capacitively Coupled ECG Acquisition with Large Linear-Input-Range and High CM-Interference-Tolerance” 

代表成果二：极低噪声有效因子AFE芯片实现心电、脑电的有效感知 

（输入等效噪声：1.02µV，电流：499nA，有效噪声因子：1.98） 

[TBioCAS-2019] “A 2.55 NEF 76 dB CMRR DC-Coupled Fully Differential Difference Amplifier Based Analog Front End for Wearable Biomedical Sensors”

代表成果三：64通道通用神经记录SoC 

（单通道噪声：1.16uVrms(0.1-100)，功耗：22微瓦） 

[TBioCAS-2017] “A 64-channel versatile neural recording soc with activity-dependent data throughput”