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Enregistrement W2273025295 · doi:10.1049/iet-cds.2015.0077

Low‐power, parasitic‐insensitive interface circuit for capacitive microsensors

2016· article· en· W2273025295 sur OpenAlexafffund
Fatemeh Aezinia, Behraad Bahreyni

Notice bibliographique

RevueIET Circuits Devices & Systems · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MEMS and NEMS Technologies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésParasitic extractionCapacitive sensingCapacitorParasitic capacitanceCapacitanceCMOSElectrical engineeringTopology (electrical circuits)Sensitivity (control systems)Electronic engineeringSwitched capacitorEngineeringMaterials sciencePhysicsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Capacitive transduction is ubiquitously employed at macro‐ and especially micro‐scales due to their simple structure and stability. This study proposes a topology for a low‐power readout circuit for differential capacitive sensors. The circuit includes two switched‐capacitor blocks that produce signals that are proportional to the difference and sum of the sense capacitors. Outputs of these two blocks are fed to an analogue divider to produce a pulse whose width is proportional to the ratio of the difference to sum of the sense capacitors. In addition to providing adjustable sensitivity and noise levels, this also reduces the sensitivity of the sensor to common‐mode parasitics at the circuit input. The circuit topology was realised in a standard CMOS 0.35 µm technology with a total chip area of 330 µm × 600 µm. The performance of the fabricated circuit was evaluated by pairing it with a micromechanical variable capacitor. Experimental results demonstrated the capability of the circuit to resolve 160 aF of differential capacitance with a total power consumption of 720 µW while remaining insensitive to common‐mode parasitic capacitances.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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