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Enregistrement W2101088248 · doi:10.1109/tcsi.2010.2052490

A Switching-Based Phase Noise Model for CMOS Ring Oscillators Based on Multiple Thresholds Crossing

2010· article· en· W2101088248 sur OpenAlexaff
Bosco Leung

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems I Regular Papers · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in PLL and VCO Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJitterTriodeRing oscillatorZero crossingPhase noiseSwingTransistorCMOSPhysicsInverterResistorElectrical engineeringVoltageElectronic engineeringOptoelectronicsEngineeringAcousticsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For a ring oscillator with an arbitrary voltage swing, core transistors in delay cells typically move between saturation and triode region This can result in the overall timing jitter being dominated by timing jitter accumulated within a particular region. Based on multiple thresholds crossing concept, a new and more accurate way of handling such region change is developed. Specifically any crossing between two such regions, prior to the actual crossing of the threshold that triggers the next stage delay cell, is treated as an internal threshold crossing. The timing jitter is then the sum (in the rms sense) of the timing jitter accumulated across multiple thresholds crossing. The model agrees to within 2 dB with measurements, on differential pair based (both replica bias and physical resistor load) and current starved inverter based ring oscillators, fabricated in CMOS. Design insights from the model show that, for a differential pair ring oscillator that is originally designed with a given voltage swing such that the input transistors can be in triode, if voltage swing is reduced so that input transistors just do not go into triode, phase noise can be improved. A 7-dB phase noise improvement on an example design using a replica bias differential ring oscillator, based on this insight, is demonstrated.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,703
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 technologies0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations26
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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