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Enregistrement W2333356685 · doi:10.82308/42562

Analog-to-digital conversion via time-mode signal processing

2008· article· en· W2333356685 sur OpenAlexafffund
C.S. Taillefer

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCMC Microsystems
Mots-clésElectronic engineeringComparatorFlash ADCDelta-sigma modulationCMOSSwitched capacitorAnalog signalComputer scienceElectrical engineeringSignal processingEngineeringDigital signal processingCapacitorVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les convertisseurs conventionnels pour changer la tension analogique à une tension numérique emploient les amplificateurs de tension, les comparateurs de tension, et les résaux de condensateur sélectionable pour acquir leur traitement de signal. En comparaison le circuit des modules analogues vis-à-vis le circuit numérique nous constatons une augmentation de puissance, une superficie de silicium moins compacte, et un traitement de données beaucoup plus lent. Une méthodologie est proposée pour le traitement du signal qui établi la conversion analogue à numérique sur les signaux de tension et tout en mettant en oeuvre tous les circuits dans un format numérique de type circuit à semiconducteur oxyde-métal à symétrie complémentaire (CMOS). Cette méthodologie reconnue sur le nom de technique-temporelle donne un traitement de signal par domaine temporel en employant la variance de cadence entre les temps comme un signal intermédiare entre la tension d'entrée et la tension de sortie numérique. Les formats numériques de type circuit semiconducteur nous offrent une alternative en temps convertisseur d'analogue à numérique avec l'avantage d'une unité compact, robuste, un coût de puissance réduit, et une haute-vitesse efficace. Il existe cinq topologies principales dans les convertisseurs analogiques à numérique: flash, approximations successives, pipeline, delta-sigma, convertisseurs intégrés. Dans chacune des topologies mentionnées ci-dessus, le traitement de signal par technique-temporelle est une méthode réconnue. Les circuits employés par chaque convertisseur de donnée par technique temporelle sont décrits lorsque le niveau du système est approprié, le niveau du transitor, et les données expérimentales sont identifiés. Trois circuits intégrés (CI) ont été conçus et fabriqués, avec une technologie de 0,18-µm CMOS pour démontrer la possibilité de la méthodologie du techniquetemporelle convertisseur analogique-numéri

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,186 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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