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Enregistrement W2111120985 · doi:10.1109/ccece.2007.136

A Low-Power 75dB Digitally Programmable CMOS Variable-Gain Amplifier

2007· article· en· W2111120985 sur OpenAlexaff
Behnoosh Rahmatian, Shahriar Mirabbasi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVideo Graphics ArrayVariable-gain amplifierOpen-loop gainProgrammable-gain amplifierFully differential amplifierCMOSAutomatic gain controlNoise figureResistorAmplifierElectronic engineeringElectrical engineeringEngineeringOperational amplifierVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A monolithic low-power digitally programmable variable-gain amplifier (VGA) with a gain range of 75 dB is presented. The core of the design is based on a low-distortion source-degenerated differential amplifier structure. The gain is varied by changing the source-degeneration resistor as well as tuning the resistors in the common-mode feedback circuitry. The overall VGA consists of three gain stages. As a proof of concept, a 24 dB single gain stage with 2 dB gain steps is fabricated in a 0.18 mum CMOS technology. Based on the measurement results of the prototype chip, the performance of the gain stage is optimized and a three-stage 75 dB VGA is designed and simulated. The overall gain can be varied from -15 dB to 60 dB in 2.5 dB gain steps. The bandwidth of the multi-stage VGA is higher than 140 MHz and the gain error is less than 0.3 dB. The overall VGA draws 6.5 mA from a 1.8 V supply. The noise figure of the system at maximum gain is 12.5 dB, and the IIP3 at minimum gain is 14.4 dBm.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,830

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeSans objet
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

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