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Enregistrement W2979371912 · doi:10.3390/electronics8101157

High-CMRR Low-Noise Fully Integrated Front-End for EEG Acquisition Systems

2019· article· en· W2979371912 sur OpenAlexafffund
R. Chebli, Mohamed Ali, Mohamad Sawan

Notice bibliographique

RevueElectronics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCMC MicrosystemsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésCommon-mode rejection ratioChopperCMOSElectronic engineeringInstrumentation amplifierAmplifierElectrical engineeringTransistorOffset (computer science)Input offset voltageProgrammable-gain amplifierComputer scienceEngineeringOperational amplifierVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present in this paper a fully integrated low-noise high common-mode rejection ratio (CMRR) logarithmic programmable gain amplifier (LPGA) and chopped LPGA circuits for EEG acquisition systems. The proposed LPGA is based on a rail-to-rail true logarithmic amplifier (TLA) stage. The high CMRR achieved in this work is a result of cascading three amplification stages to construct the LPGA in addition to the lower common-mode gain of the proposed logarithmic amplification topology. In addition, the 1 / f noise and the inherent DC offset voltage of the input transistors are reduced using a chopper stabilization technique. The CMOS 180 nm standard technology is used to implement the circuits. Experimental results for the integrated LPGA show a CMRR of 140 dB, a differential gain of 37 dB, an input-referred noise of 0.754 μ Vrms, a 189 μ W power consumption from 1.8 V power supply and occupies an active area of 0.4 mm 2 .

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,890

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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