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Enregistrement W2074825541 · doi:10.1109/ccece.2006.277499

A Systematic Approach Towards the Implementation of a Low-Noise Amplifier in Sub-Micron CMOS Technology

2006· article· en· W2074825541 sur OpenAlexaff
Niladri Roy, Mani Najmabadi, R. Raut, Vijay Devabhaktuni

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectronic engineeringDesign flowComputer scienceCMOSModular designIntegrated circuit designElectronic design automationLow-noise amplifierNoise (video)AmplifierCircuit designPhase noiseElectrical engineeringEngineeringEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-noise amplifiers (LNAs) are critical components for a wide variety of electronic circuits ranging from aerospace to Bluetooth applications. Typically, in the design phase preceding fabrication, an LNA needs to be designed/tuned for a given set of specifications (e.g. noise figure, power consumption, voltage gain etc.), which tend to be application-dependent. Traditional design based on simulation tools and trial-and-error is human-intensive and requires a high-degree of expertise from the circuit designer. As such, computer aided design (CAD) tools for LNA design are in great demand. This paper presents a new and systematic CAD approach for the design and tuning of LNAs in sub-micron CMOS technology. The approach has multiple phases. In the first phase, a detailed pre-analysis of the design specifications is carried out leading to knowledge-based ranking and selection of an appropriate LNA topology. In the design phase, concepts of single-stage design are exploited and the actual circuit is designed in a modular fashion leading to the initial design. Finally, as in any CAD approach, this design is put through a tuning phase so as to meet the given specifications. LNA design examples presented in the paper illustrate the proposed approach. Resulting circuits are shown to exceed the given specifications confirming its usefulness to designers

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,206 · 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'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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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