本书系统地描述了神经形态工程领域的最新技术，包括构建完整的神经形态芯片和解决制造多芯片可扩展系统面临的技术问题。主要内容分为两部分。第一部分(第2～6章)描述了所构建的AER通信体系结构、AER传感器和电子神经模型，其中，第2～5章用树状图描述了将架构和电路关联起来的历史，并引导读者阅读大量文献；第6章描述了关于事件驱动系统学习的大部分理论知识。第二部分(第7～16章)面向神经形态电子系统构建方向的读者，提供了用于构建传感器和计算单元建模神经系统构建基块的各种方法信息，包括硅神经元、硅突触、硅耳蜗电路、浮栅电路和可编程控制器数字偏置发生器的详细信息，还包括硬件和软件通信基础结构，以及事件驱动传感器输出算法处理的相关内容。本书以第17章结尾，梳理了当前计算机与神经系统在实现计算处理方式上的差异，讨论了认知神经形态系统发展的长期途径。

王英勋，研究员，博士生导师。北京航空航天大学无人系统研究院院长，飞行器控制一体化技术国防科技重点实验室副主任。中国航空学会理事、学术委员会委员、GNC分会名誉主任委员；无人驾驶航空器系统专门委员会副主任委员；中国民航局无人机人员资质专家组成员；中国航空器拥有者与驾驶员协会无人机专家委员会主任；全国专业标准化技术委员会委员；中国指控与控制学会多智能体协同控制专业委员会委员。研究方向为无人机总体技术、无人机自主控制技术。曾任中国航空工业集团公司无人机办专务、副主任、主任。曾任多个型号无人机的总师、副总师，荣获国家科技进步一等奖、国防科技进步一等奖。具有国际项目管理学会（IPMP）高级项目经理资质，是国际系统工程师协会（INCOSE）系统工程师培训课程高级讲师。享受政府特殊津贴。

第1章 简介
1.1 起源与历史背景
1.2 建立有用的神经形态系统
参考文献
第一部分 理解神经形态系统
第2章 通信
2.1 简介
2.2 地址事件表示
2.2.1 AER编码器
2.2.2 仲裁机制
2.2.3 编码机制
2.2.4 多个AER端点
2.2.5 地址映射
2.2.6 路由
2.3 AER链接设计注意事项
2.3.1 权衡：动态分配还是静态分配
2.3.2 权衡：仲裁访问还是冲突
2.3.3 权衡：排队与下降峰值
2.3.4 预测吞吐量的需求
2.3.5 设计权衡
2.4 AER链路的演变
2.4.1 单发单收
2.4.2 多发多收
2.4.3 并行信号协调
2.4.4 字串行寻址
2.4.5 串行差分信号
2.5 讨论
参考文献
第3章 硅视网膜
3.1 简介
3.2 生物视网膜
3.3 具有串行模拟输出的硅视网膜
3.4 事件驱动的异步像素输出与同步帧
3.5 AER视网膜
3.5.1 动态视觉传感器
3.5.2 基于时间的异步图像传感器
3.5.3 异步ParvoMagno视网膜模型
3.5.4 事件驱动的强度编码成像仪
3.5.5 空间对比度与方向视觉传感器
3.6 硅视网膜像素
3.6.1 DVS像素
3.6.2 ATIS像素
3.6.3 VISe像素
3.6.4 Octopus像素
3.7 硅视网膜新规范
3.7.1 DVS响应均匀性
3.7.2 DVS背景活动
3.7.3 DVS动态范围
3.7.4 DVS延迟和抖动
3.8 讨论
参考文献
第4章 硅耳蜗
4.1 简介
4.2 耳蜗结构
4.2.1 级联一维
4.2.2 基本的一维硅耳蜗
4.2.3 二维架构
4.2.4 电阻(导电)网络
4.2.5 BM谐振器
4.2.6 二维硅耳蜗模型
4.2.7 添加OHC的主动非线性特性
4.3 尖峰型耳蜗
4.3.1 AEREAR2滤波器的Q-控制
4.3.2 应用：基于尖峰的听觉处理
4.4 树状图
4.5 讨论
参考文献
第5章 运动电机控制
……
第二部分 建立神经形态系统