Signature Testing of Analog-To-Digital Converters
Notice bibliographique
Résumé
<p>When testing an analog-to-digital converter (ADC) by automatic test equipment (ATE), the latter is capable of performing extensive processing of output responses of the ADC. This allows detection of virtually any fault. However, the cost of ATE is quite high. As well, the external bandwidth of ATE is normally lower than the internal bandwidth of the ADC being tested, which makes it difficult to accomplish at-speed testing. It is important, therefore, to embed test hardware into ADC itself. The methods employed at ATE are complex and inconvenient for built-in realization. More advantageous are the methods exploiting accumulation of output responses. The size of the accumulator depends on the number of responses. In order to achieve greater fault coverage, this number is kept large, complicating the implementation. On the other hand, signature analysis used in digital systems testing is well suited for compaction of “lengthy” responses, and it is characterized by small hardware overhead and low aliasing probability. In this work, we apply signature analysis principle for compaction of output responses of an ADC. The permissible tolerance bounds for a fault-free ADC are determined and the aliasing rate is estimated. Examples are given. </p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».