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Enregistrement W2332905384 · doi:10.1109/ted.2016.2537879

A Comprehensive and Accurate Analytical SPAD Model for Circuit Simulation

2016· article· en· W2332905384 sur OpenAlexafffund
Cheng Zeng, Xiaoqing Zheng, Darek Palubiak, M. Jamal Deen, Hao Peng

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Electron Devices · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Optical Sensing Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationCanadian Cancer SocietyCMC Microsystems
Mots-clésComputer scienceSingle-photon avalanche diodeElectronic engineeringPhoton countingSemiconductor device modelingPhotodetectorSensitivity (control systems)DetectorAvalanche photodiodeEngineeringPhysicsOptoelectronicsCMOS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The single-photon avalanche diode (SPAD) is an attractive photosensor due to its high sensitivity and low dead time. In this paper, a comprehensive, accurate analytical SPAD circuit simulation model is proposed and implemented in Verilog-A hardware description language. It shows great application universality and is fully compatible with mainstream commercial circuit simulators. This model incorporates all important operating features of the SPAD. Most importantly, to the best of our knowledge, it is the first time that the band-to-band tunneling mechanism and the temporal dependence of after-pulsing probability are included in an SPAD circuit simulation model. The parameter extraction processes from interavalanche time measurement of a free-running SPAD device are discussed. The simulation results indicate that the proposed model works well. In addition, the primary dark counts from the model are validated against the measurement results. A maximum relative error of 8.7% is observed at 20 °C with an excess voltage of 0.5 V. The accuracy of this paper can be greatly improved by using more accurate physical parameters available from the SPAD fabrication vendor.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,271 · 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
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

Citations62
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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