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Enregistrement W2954753411 · doi:10.1109/jssc.2019.2914576

A Quantized Analog RF Front End

2019· article· en· W2954753411 sur OpenAlexaff
Javid Musayev, Antonio Liscidini

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Solid-State Circuits · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Resonator Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAnalog Devices
Mots-clésBasebandCMOSElectrical engineeringAnalog front-endFront and back endsNoise figurePhysicsdBmSIGNAL (programming language)Radio frequencyRF front endAmplifierEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A surface acoustic wave (SAW)-less receiver with a quantized analog RF front end is presented. The front end is composed of 100 smaller unit front ends, each one dedicated to process only a portion of the input signal. This allows the compression point of the structure to be increased beyond the voltage supply and to reconfigure the dynamic range to fit different operative conditions. A prototype integrated in 65-nm CMOS is presented, where the 1-dB compression point can go up to 10.5 dBm under 0.8-V supply, while the noise figure can be lowered down to 1.5 dB. The RF front end and the baseband burn 14 mW, while clock generation and distribution burn 37.2 mW/GHz. Upon the configuration, IIP3 varies between 1 and 20.5 dBm, while IIP2 between 35 and 75 dBm with a single-ended structure. The third- and fifth-order harmonic rejections are over 40 and 47 dB, respectively. The active area is only 0.25 mm2.

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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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