MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2101420721 · doi:10.1109/isqed.2007.50

Comparative Robustness of CML Phase Detectors for Clock and Data Recovery Circuits

2007· article· en· W2101420721 sur OpenAlexaff
David J. Rennie, Manoj Sachdev

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in PLL and VCO Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCMOSRobustness (evolution)DetectorElectronic circuitPhase detectorElectronic engineeringIntegrated circuitOffset (computer science)Computer scienceScalingPhysicsElectrical engineeringOptoelectronicsEngineeringVoltageMathematicsTelecommunicationsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper the robustness of CML based phase detectors is analyzed with respect to the scaling of CMOS processes. Phase detectors are an important part of CDR circuits, which enable high-speed serial data links. As CDR circuits are integrated into monolithic CMOS ICs, their robustness becomes critically important. Three phase detectors are analyzed over corners in three standard CMOS processes: 180nm, 130nm and 90nm. The results of the simulations show that the total variation of the static phase offset increases with scaling for all phase detectors. The presence of a static phase offset is mathematically shown to negatively affect the BER of a CDR circuit. The analysis shows that the DFF binary phase detector has an advantage in terms of robustness however it has performance limitations. Both the Alexander and Hogge phase detector experience significant and increasing variations in static phase offset as the technology scales

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,288

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeAutre devis
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

Citations16
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvancements in PLL and VCO TechnologiesTravaux en français237 207