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Enregistrement W2538822508 · doi:10.1109/icm.2009.5418643

High-voltage DC/DC converter for high-efficiency power recovery in implantable devices

2009· article· en· W2538822508 sur OpenAlexafffund
Fayçal Mounaïm, Mohamad Sawan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCMC Microsystems
Mots-clésElectrical engineeringVoltageCMOSLow-dropout regulatorCapacitorVoltage regulatorSwitched capacitorRectifier (neural networks)EngineeringElectronic engineeringComputer scienceDropout voltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implantable biomedical devices such as sensors and neurostimulators require a near-field inductive link to transmit power wirelessly. However, the near-field induced voltage is usually much larger than the compliance of low-voltage integrated circuit technologies. Thus most integrated power recovery approaches limit the induced signal to low-voltages with inefficient shunt regulation, or voltage clipping. We propose using a high-voltage (HV) CMOS technology to fully integrate the inductive power recovery front-end while adopting a step-down approach where the induced signal is limited to a much higher voltage (20 V). We previously reported a first IC that includes a HV rectifier and a HV regulator, which provide up to 12 V regulated DC supply from a 20 V maximum AC input. In this paper, we report the design of a second HV custom IC that completes the front-end by integrating an adjustable step-down switched capacitor DC/DC converter (1:3, 1:2 or 2:3 ratio). The IC has been submitted for fabrication in DALSA-C08E technology and the total silicon area including pads is 9mm2. Post-layout simulation results show that the DC/DC converter achieves more than 90 % power efficiency while providing about 3.9 V output with 12 V input, 1 mA load, 1:3 conversion ratio, and 50 kHz switching frequency.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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
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

Citations8
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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