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Enregistrement W2065781597 · doi:10.1109/jssc.2012.2185179

A Spurious-Free Switching Buck Converter Achieving Enhanced Light-Load Efficiency by Using a $\Delta \Sigma$-Modulator Controller With a Scalable Sampling Frequency

2012· article· en· W2065781597 sur OpenAlexaff
Maria Al-Ghamdi, Anas A. Hamoui

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Solid-State Circuits · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuck converterControl theory (sociology)Controller (irrigation)Noise (video)Delta-sigma modulationElectronic engineeringCMOSVoltageComputer scienceElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a spurious-free switching buck converter with enhanced light-load efficiency for use in noise-sensitive portable electronics. The proposed switching buck converter achieves low output noise by using a delta-sigma-modulator (ΔΣ) controller. Its light-load efficiency is enhanced by: 1) scaling the switching frequency of the buck converter (i.e., the sampling frequency of its ΔΣ-modulator controller) with the load current; 2) switching its operation from continuous conduction mode (CCM) to discontinuous conduction mode (DCM) at light loads; and 3) using a new low-power current-sensing circuit. The ΔΣ modulator is designed with an input-feedforward architecture, which enables the switching frequency of the controller to be scaled without disturbing the stability of the feedback loop of the buck converter, and also reduces the controller quiescent current. The proposed switching buck converter was fabricated in 0.13-μm digital CMOS. Measurements results demonstrate that this buck converter achieves a spurious-free output with a noise floor below -60 dBm and voltage ripples below 70 mV over its full loading range (2 mA to 800 mA). Furthermore, it achieves a power efficiency higher than 70% over this entire range, with a peak efficiency of 95.1%.

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)0,001
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 enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations37
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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