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Enregistrement W2542450431 · doi:10.1109/edssc.2003.1283517

Low power RFICs for receiver applications - design and performance issues

2004· article· en· W2542450431 sur OpenAlexafffund
M. Jamal Deen, Sasan Naseh, Wai Leung Ngan, N. Jafferali

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCMC Microsystems
Mots-clésTransistorElectrical engineeringOscillation (cell signaling)Negative resistancePower (physics)Radio frequencyElectronic circuitElectronic engineeringElectronic mixerChannel (broadcasting)Voltage-controlled oscillatorLocal oscillatorVoltageTopology (electrical circuits)EngineeringPhysicsHarmonic mixer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper consider two important low-power radio frequency integrated circuits (RFICs) for receiver applications - mixers and oscillators. The performance of a mixer when the transistor's body terminal is used as one of the inputs is considered. It was observed that this topology allows the use of lower supply voltages compared to conventional Gilbert Cell mixers. In the case of the oscillator, the effects of hot carriers on the performance of a LC-tank negative resistance oscillator was studied. The important effects are a drop of oscillation amplitude and a slight increase in frequency. Also, the effects of fluctuations in the transistor's channel length on the oscillator performance are investigated. The use of body bias is proposed as a means to compensate for changes in the performance characteristics due to these fluctuations.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,207 · 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
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

Citations3
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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