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Enregistrement W2081641456 · doi:10.1145/1404371.1404375

Test Methods For Sigma-Delta Data Converters and Related Devices

2008· article· en· W2081641456 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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSensor Technology and Measurement Systems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelta-sigma modulationSampling (signal processing)Computer scienceConvertersJitterNoise (video)Electronic engineeringSpectral densitySigmaFilter (signal processing)Power (physics)Bandwidth (computing)PhysicsTelecommunicationsEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This tutorial will look at the fundamental methods of digital sampling and how to apply it to sigma-delta modulators and other sigma-delta based devices. We begin by describing the principles of digital sampling and how one extends this theory to the test of sigma-delta based data converters and related devices. A review of the basic ideas of coherent testing will be given, such as the application of the M/N coherency principle for performing gain, frequency and distortion type measurements. The impact of clock jitter will also be emphasized. Next, we'll extend the sampling principle to the non-coherent test situation and describe how one performs measurements of deterministic and random signals using a pre-processing step involving windowing. Subsequently, the concept of a periodogram will be introduced and shown how it is used to estimate the power spectral density of a random signal (i.e., noise). At this point in the discussion we'll review the basic ideas behind sigma-delta modulators and their application to data conversion. We'll look at lowpass and bandpass type modulators, as well as single-loop, multi-loop multi-stage, continuous-time and sampled-data implementations. The goal is to expose the students to the underlying principles behind new IC developments and trends, rather than expose the students to detail design issues. At this point, specific issues related to estimating the power spectral density of a sigma-delta modulator using a periodogram will be described. The remainder of the tutorial will look at different ways in which sigma-delta techniques can be used for Design-For-Test. One section will describe different methods in which to generate high-precision analog signals, such as DC, sinusoids, multi-tones, Gaussian noise signals, phase and frequency modulated signals, etc. Such methods have application for retrofitting digital testers as mixed-signal testers, as well as extending the capability of existing testers. Subsequently, we'll demonstrate how sigma-delta methods can be used in a wide range of DFT/BIST circuits for SOC applications. This will include signal sources, digitizers, coherent samplers, time-domain reflectometry and transmission, and noise and jitter analyzers.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,226 · 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

En bref

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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