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Enregistrement W2063380483 · doi:10.1109/tcsi.2013.2290848

Applications of Body Biasing in Multistage CMOS Low-Noise Amplifiers

2014· article· en· W2063380483 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems I Regular Papers · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinearityNoise figureBiasingLow-noise amplifierCMOSElectronic engineeringAmplifierNoise (video)Context (archaeology)Computer scienceElectrical engineeringEffective input noise temperatureVoltageEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-noise amplifiers (LNAs) are one of the important building blocks of wireless receivers. LNA design parameters such as gain, noise figure, linearity, input matching, and stability are important metrics and typically affect the overall performance of the receiver. The strong trade-offs among these design parameters often necessitate several design iterations. While many of these trade-offs are due to the nature of the circuit and are inevitable, it is desirable to decouple the effects of each parameter on the others. In this work, body biasing is introduced as a technique to enhance the linearity, to improve the noise figure and to provide gain variation. These techniques are presented in the context of a three-stage LNA. By applying body biasing in each stage, noise figure, gain variation and linearity of the overall amplifier are adjusted almost independently, i.e., with minimal interrelation among these design parameters. As a proof-of-concept, a prototype 4.4-GHz LNA is designed and fabricated in a 0.13- μm CMOS technology. The LNA achieves a minimum noise figure of 3.8 dB, maximum gain of 20.2 dB, and a maximum IIP3 of -14 dBm while consuming 3.6 mW from a 1.2 V supply.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,192 · 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