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Enregistrement W2982126217 · doi:10.1109/icscs.2008.4746960

A Q- and bandwidth-enhancing design technique for active inductors using parasitic cancellation

2008· article· en· W2982126217 sur OpenAlexaff
Abdulhakim Ahmed, Jim Wight

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInductorCMOSInductanceBandwidth (computing)NarrowbandElectronic engineeringElectrical engineeringComputer scienceEngineeringTopology (electrical circuits)TelecommunicationsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the design technique and detailed equations of a high frequency, high-Q, active inductor (AI) that can be designed for frequencies above 6 GHz using non-minimal-length CMOS technologies, e.g. 130 nm CMOS, and used for industry because of the bias controls available in the topology. The design is achieved via a parasitic cancellation technique. An inductance of 2.89 nH is achieved at 6.5 GHz with a Q of 69. The designed active inductor is then used to obtain high-gain, narrowband tuning and an output matching element at or above 6.5 GHz using this technology. Although this AI design is used single-endedly in this work, it can be used differentially as well since the design is fully bi-directional. The inductor less LNA parameters at 6.5 GHz: S21 of 18 dB, NFmin of 3.22 dB, NF of 6 dB and S22 less than -15 dB with only 6.4 mW (plus 2.5 mW for narrow-band output match) power consumption for 1.2 V supply.

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 enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,625

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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