Analysis of Sensitivity and Power Consumption of Chopping Techniques for Integrated Capacitive Sensor Interface Circuits
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, parameters related to the sensitivity of the interface circuits for capacitive sensors are determined. Both the input referred noise and capacitance of the input transistors are important for capacitive sensitivity. Chopping is an effective technique for signal conditioning circuits because of its capability of reducing circuit noise at low frequencies. The capacitive sensitivity and power consumption of various chopping techniques including the dual chopper amplifier (DCA), single chopper amplifier (SCA) and two-stage single chopper amplifier (TCA) are extracted for different values of total gain and sensor capacitance. The minimum sensitivity for each technique will be extracted based on the gain and sensor capacitance. It will be shown that designation of the amplifier and distribution of gain in the TCA and DCA are important for sensitivity. A design procedure for chopper amplifiers that illustrates the steps required to achieve either the best or the desired sensitivity while minimizing power consumption will be presented. It will be shown that for a small sensor capacitance and large total gain, the DCA has the best sensitivity, while for a large sensor capacitance and a lower gain, the SCA is preferable. The TCA is the desired architecture for an average total gain and a large sensor capacitance. Moreover, when the power consumption is the key requirement and the maximum sensitivity is not the goal; the TCA works best due to its potential to decrease the power consumption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».