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Enregistrement W2109865339 · doi:10.1109/asscc.2008.4708727

Digital background calibration of a 0.4-pJ/step 10-bit pipelined ADC without PN generator in 90-nm digital CMOS

2008· article· en· W2109865339 sur OpenAlexaff
Mohammad Taherzadeh‐Sani, Anas A. Hamoui

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCMOSLinearityElectronic engineeringCalibrationComputer science16-bitConvertersFigure of meritVoltageElectrical engineeringComputer hardwareEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In nanometer digital CMOS, the linearity of pipelined A/D converters (ADCs) is degraded by the low dc gains of the opamps. Gain-enhancement techniques significantly increase the analog-circuit design complexity at low power and low voltage. Therefore, even in medium-resolution applications, digital background calibration is attractive for designing power-efficient ADCs. A simple, yet accurate, digital background calibration technique, which does not require a pseudo-random (PN) calibration signal, is proposed to minimize the power dissipation in the digital calibration unit. It achieves the same convergence speed and accuracy as PN-based techniques in 2-path (split) pipelined ADCs. A 10-bit 44-MS/s pipelined ADC, fabricated in a standard 1.2-V 90-nm digital CMOS process, uses the proposed calibration technique to achieve a 58.7-dB SNDR for a 21.5-MHz input, with a figure-of-merit (FOM) of 0.4 pJ/step.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil0,909

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 savante0,0000,001
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 GPT0,204
Écart entre enseignants0,183 · 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'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

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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