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Enregistrement W2128446766 · doi:10.1109/tcsii.2006.883103

A Low-Phase Noise, Anti-Harmonic Programmable DLL Frequency Multiplier With Period Error Compensation for Spur Reduction

2006· article· en· W2128446766 sur OpenAlexaff
Qingjin Du, Jingcheng Zhuang, Tad Kwasniewski

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems II Analog and Digital Signal Processing · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in PLL and VCO Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésdBcFrequency multiplierPhase noiseJitterCMOSVoltage-controlled oscillatorMultiplier (economics)Frequency offsetPhase-locked loopElectrical engineeringElectronic engineeringPhysicsComputer scienceEngineeringVoltageOrthogonal frequency-division multiplexing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A low phase noise, delay-locked loop-based programmable frequency multiplier, with the multiplication ratio from 13 to 20 and output frequency range from 900 MHz to 2.9 GHz, is reported in this brief. A new switching control scheme is employed in the circuit to enable the capability of locking to frequencies either above or below the start-up frequency without initialization. To reduce the spurious output power level, a low-bandwidth auxiliary loop [period error compensation loop (PECL)] is employed to compensate for the output period error caused by the phase realignment errors. This frequency multiplier is implemented in TSMC 0.18-mum CMOS technology and measured with a synthesized frequency source. A significant reduction of the output spurs from -23 to -46.5 dB at 1.216 GHz is achieved by enabling the PECL. The measured cycle-to-cycle timing jitter at 2.16 GHz is 1.6 ps (rms) and 12.9 ps (pk-pk), and the phase noise is -110 dBc/Hz at 100-kHz offset with a power consumption of 19.8 mW at a 1.8-V power supply

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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