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Enregistrement W2028312043 · doi:10.4236/cs.2015.61002

A Static Phase Offset Reduction Technique for Multiplying Delay-Locked Loop

2015· article· en· W2028312043 sur OpenAlexaff
Xinjie Wang, T. Kwaśniewski

Notice bibliographique

RevueCircuits and Systems · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in PLL and VCO Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJitterControl theory (sociology)Offset (computer science)Phase-locked loopCharge pumpLoop gainDelay-locked loopPhase frequency detectorDetectorVoltageElectronic engineeringMaterials scienceEngineeringElectrical engineeringComputer scienceCapacitor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Static phase offset (SPO) in conventional multiplying delay-locked loops (MDLLs) dramatically degrades the deterministic jitter performance. To overcome the issue, this paper presents a new SPO reduction technique for MDLLs. The technique is based on the observation that the SPO of MDLL is mainly caused by the non-idealities on charge pump (e.g. sink and source current mismatch), and control line (e.g. gate leakage of loop filter and voltage controlled delay line (VCDL) control circuit). With a high gain stage inserting between phase detector/phase frequency detector (PD/PFD) and charge pump, the equivalent SPO has been decreased by a factor equal to the gain of the gain stage. The effectiveness of the proposed technique is validated by a Simulink model of MDLL. The equivalent SPO is measured by the power level of reference spur.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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