An Energy-Efficient CMOS Biophotometry Sensor With Incremental DT-∑Δ ADC Conversion
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a high-sensitivity incremental discrete time <b xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Σ</b> Δ analog-to-digital converter (ADC) with variable clock and on-chip decimation for biophotometry sensing. A digital correlated double sampling (CDS) scheme is merged with the decimation filter for providing energy- and area-efficient mean to suppress low-frequency noise. Chopper modulation and differential sensing using a dummy photodiode along with charge transfer switches are used as well to allow for the detection of ultra low-input low fluorescence light, down to a few femttowatt, by suppressing the low-frequency noise of the <b xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Σ</b> Δ modulator and the dark current of the photodetector. A variable clock scheme is used across the sensor operating phases (namely the reset conversion phase and the signal conversion phase) to decrease the biosensor conversion time. To decrease illumination time and save the excitation light source energy, the biosensor uses a short sensing duty cycle of 1.2 ms (12%) for a sampling period of 10 ms. The proposed optoelectronic biosensor is implemented in a 0.18-μm CMOS technology, consuming 56 μW from a 3.3/1.8-V supply voltage, while achieving a high signal-to-noise and distortion ratio of 101 dB and a minimum detectable current of <; 100-fArms, within conversion time of 1.2 ms. The proposed biosensor presents a FOM of 0.73 pJ/conv., which is among the best reported performances compared to previous solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».