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Enregistrement W2804625592 · doi:10.1109/tvlsi.2018.2832472

A Low-Power Pipelined-SAR ADC Using Boosted Bucket-Brigade Device for Residue Charge Processing

2018· article· en· W2804625592 sur OpenAlexaff
Hong Zhang, Junqiang Sun, Jie Zhang, Ruizhi Zhang, Anthony Chan Carusone

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSuccessive approximation ADCCMOSDynamic rangeVoltageComputer scienceElectronic engineeringSpurious-free dynamic rangeShapingLow-power electronicsFigure of meritIntegral nonlinearityElectrical engineeringPower (physics)ComparatorPhysicsEngineeringConvertersPower consumption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A low-power pipelined-successive approximation register (SAR) analog-to-digital converter (ADC) using boosted bucket-brigade device (BBD) for residue charge processing is presented. Boosted BBDs have been used as low-power and highprecision residue charge transfers in multistage pipelined ADCs, with drawbacks of large nonlinearity and severe accumulated common-mode (CM) charge error, which requires power-hungry real-time calibration circuits to control the CM level in each stage. When used in a two-stage pipelined-SAR ADC, only one boosted BBD pair is needed and its input signal range is attenuated remarkably by the first-stage SAR. Thus, zeropower power-up correction circuit can be used to stabilize the output CM level, and the nonlinear error of the boosted BBD is negligible. In addition, with top-plate sampling in the firststage SAR, two reference voltages for the conventional BBD are also eliminated. A proof-of-principle 10-bit two-stage pipelinedSAR ADC is implemented in a 0.18-μm CMOS, showing an signal-to-noise-and-distortion ratio/spurious-free dynamic range of 57.1 dB/71.4 dB at 3.1-MHz input, while consuming 1.87 mW at 40 MS/s for a figure of merit of 78.9 fJ/step. The boosted BBD residue circuit consumes only 0.06 mW or 3% of the total power.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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