A 10-MHz BW 77.3-dB SNDR 640-MS/s GRO-Based CT MASH ΔΣ Modulator
Notice bibliographique
Résumé
We present in this brief a novel multi-stage noise-shaping (MASH) 3–1 continuous-time (CT) delta-sigma modulator ( <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\Delta \Sigma \text{M}$ </tex-math></inline-formula> ) with gated ring oscillator based quantizers (GROQs) in both stages of the cascade. The use of GROQs increases the linearity performance with respect to the conventional voltage controlled oscillator based quantizers (VCOQs) and allows a more robust extraction of the front-end stage quantization error in the time domain, thus making the proposed architecture more suitable to implement high-order expandable scaling-friendly MASH <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\Delta \Sigma $ </tex-math></inline-formula> Ms, in which the back-end stages are implemented by mostly-digital GRO-based time-to-digital converters (TDCs). The circuit has been fabricated in a 65-nm CMOS technology with 1-V supply voltage, and it operates at 640-MHz sampling frequency to digitize 10-MHz signals. To the best of the authors’ knowledge, this is the first reported experimental validation of a GRO-based CT MASH <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\Delta \Sigma \text{M}$ </tex-math></inline-formula> , featuring a 79.8-dB signal to noise ratio (SNR) at −2.2-dBFS, a 77.3-dB signal to (noise + distortion) ratio (SNDR) at −4-dBFS and a dynamic range (DR) of 81.7 dB, with a power consumption of 12-mW. These metrics demonstrate state-of-the-art performance with a DR-based Schreier FOM of 170.9 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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».