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Enregistrement W2524945924 · doi:10.1109/tcsi.2016.2599180

Synthesis of High Gain Operational Transconductance Amplifiers for Closed-Loop Operation Using a Generalized Controller-Based Compensation Method

2016· article· en· W2524945924 sur OpenAlexaff
Ming Yang, Gordon W. Roberts

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems I Regular Papers · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntegratorTransconductanceElectronic engineeringCMOSFrequency compensationAmplifierComputer scienceRealization (probability)Open-loop gainLoop gainCompensation (psychology)Bandwidth (computing)Slew rateOperational amplifierOperational transconductance amplifierControl theory (sociology)EngineeringTransistorElectrical engineeringMathematicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a systematic procedure that can be used to create operational transconductance amplifiers (OTAs) for closed-loop operation using multiple low-gain stages to realize extremely high DC gain. Such devices are necessary to realize analog functions with demanding absolute accuracy requirements, e.g., high-resolution ADCs and DACs. The principle is based on the cascade of undamped integrators to realize large DC gains and a state-space derived controller to stabilize its operation in a closed-loop configuration. A programmable OTA fabricated in the IBM 130 nm CMOS process is used as a test vehicle to prove the design principle through its 2 to 5th-order realization. Measured data reveals DC gains ranging from 50 to 150 dB with a 3-dB bandwidth of 10 kHz and a unity gain frequency of 10 MHz. While this paper demonstrates the design principles using CMOS integrated circuits, the principle is general and can be applied to any type of circuit technology in integrated or discrete implementation. Moreover, the methods are easily automated as the principles are based on closed-form formulae as opposed to iterative numerical search techniques.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,214 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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