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Enregistrement W2095772497 · doi:10.1109/tvlsi.2009.2035508

A Digitally Testable $\Sigma-\Delta$ Modulator Using the Decorrelating Design-for-Digital-Testability

2009· article· en· W2095772497 sur OpenAlexfundno aff
Sheng-Chuan Liang, Hao-Chiao Hong

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVLSI and Analog Circuit Testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCMC Microsystems
Mots-clésDelta-sigma modulationOversamplingIntegratorTestabilityDecimationElectronic engineeringComputer scienceEngineeringBandwidth (computing)TelecommunicationsCMOS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper demonstrates a digitally testable second-order Σ - Δ modulator. The modulator under test (MUT) employs the decorrelating design-for-digital-testability (D <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</sup> T) scheme to provide two operation modes: the normal mode and the digital test mode. In the digital test mode, the input switched-capacitor network of the D <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</sup> T modulator is reconfigured as two sub-digital-to-charge converters (sub-DCCs). Each of the sub-DCCs accepts a Σ - Δ modulated bit-stream as its test stimulus. By repetitively inputting the DCCs with the same Σ - Δ modulated bit-stream but with different delays, the DCCs incorporates with the integrator to generate the analog stimulus in the digital test mode. The analog stimulus is analogous to the result of filtering the bit-stream with a two-nonzero-term FIR decorrelating term. Consequently, the D <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</sup> T MUT suffers less from the undesired shaped noise of the digital stimuli, and achieves better digital test accuracy. Measurement results show that the digital tests present a peak signal-to-noise-and-distortion ratio (SNDR) of 80.1 dB at an oversampling ratio of 128. The SNDR results of the digital tests differ from their conventional analog counterparts by no more than 2 dB except for the -3.2 dBFS test. The analog hardware overhead of the D <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</sup> T MUT only consists of 13 switches.

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), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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