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Enregistrement W2902567401 · doi:10.1002/mop.31614

Delay‐compensation block for first‐order low‐pass delta‐sigma modulators

2018· article· en· W2902567401 sur OpenAlexaff
Anis Ben Arfi, Mohamed Helaoui, Fadhel M. Ghannouchi

Notice bibliographique

RevueMicrowave and Optical Technology Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelta-sigma modulationField-programmable gate arrayElectronic engineeringLatency (audio)Compensation (psychology)Transfer functionComputer scienceEngineeringComputer hardwareElectrical engineeringTelecommunicationsCMOS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Implementing the Delta Sigma Modulator (DSM) processing blocks on hardware is challenging due to the additional tap delays required by the digital processing blocks to process and output the result. The tap‐delays, known as latency, are necessary for the Field Programmable Gate Array (FPGA) operation to allow the logic gates to process the data at a given clock rate. These latencies alter the transfer function of the first‐order DSM as they present additional tap‐delays to the inherent delays within the DSM loop. A compensation block for the first‐order DSM is proposed to cancel‐out the effect of these latencies. By studying the transfer function, a combination of delays able to reconstruct the correct transfer function is determined. The solution was implemented on FPGA and tested using a 2.5 MHz signal. The post‐compensated DSM achieved a Signal‐to‐Noise‐and‐Distortion Ratio (SNDR) = 42 dB and an Adjacent Channel Leakage Ratio (ACLR) = 39 dB.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil0,857

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · 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
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

Citations0
Publié2018
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