MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2766325655 · doi:10.1109/tcsi.2017.2759767

High-Efficiency Charge Pumps for Low-Power On-Chip Applications

2017· article· en· W2766325655 sur OpenAlexafffund
Xiaoxue Jiang, Xiaojian Yu, Kambiz Moez, D.G. Elliott, Jie Chen

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems I Regular Papers · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Energy Harvesting Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship CouncilAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésCharge pumpVoltageElectrical engineeringPower (physics)Charge (physics)Electronic circuitCMOSMaterials scienceElectrical efficiencyCurrent (fluid)EngineeringElectronic engineeringOptoelectronicsPhysicsCapacitor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes charge pumps with improved power efficiency suitable for low-power on-chip applications. Undesired charge transfer, which has a direction opposite to that of the intended current flow, presents a significant source of power loss in charge pumps. The proposed charge pump circuit utilizes charge transfer switches with a complementary branch scheme to significantly reduce undesired charge transfer, thereby improving power efficiency and increasing output voltage effectively. An optimized gate control strategy is applied to further decrease the power loss caused by undesired charge transfer. Simulations of 8-stage charge pumps in a $0.13~\mu \text{m}$ standard CMOS technology show that for an input supply voltage of 1.2 V, the proposed charge pump circuit reaches a power efficiency of 58.72% with an output voltage of 7.45 V, when delivering 5-mA load current, and is able to maintain a power efficiency of around 50% and an output voltage of over 5 V as the load current increases to 10 mA. Compared with the other charge pump circuits, the simulation results demonstrate better performance of proposed charge pump circuits in terms of both voltage pumping gain and power efficiency.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,225
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 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

Citations48
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Circuits and Systems I Regular PapersMême sujetInnovative Energy Harvesting TechnologiesTravaux en français237 207