CMOS Optoelectronic Sensor with Ping-pong Auto-zeroed Transimpedance Amplifier
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a new low power sensing architecture for fiber photometry applications. The proposed design consists of a CMOS photodiode, a differential low noise amplifier modified by a novel switched-gate ping-pong autozeroed architecture, an automatic phase alignment feedback, a demodulator, low-pass filter, and band-pass filter that are integrated on a CMOS chip. In the proposed design, employing precise phase adjustment channel and applying the switchedgate technique on ping-pong structure increase the sensitivity and remove the low frequency noise and offset with a low power consumption. Based on the post-layout simulation results with 0.18 μm CMOS technology at 1 kHz operating frequency, the transimpedance amplifier of the front-end detection unit has 40 dB gain, and a DC offset rejection factor of 16 dB and its input referred noise is 90 pA/√Hz. The lock-in amplifier has a sensitivity of 100 MV/A while consumes only 345 μW power from 1.8 V supply voltage and has an input detection range of 1 pA to 1nA. Besides, the results of the phase DAC of the automatic phase alignment feedback show that the DNL is less than 0.5 LSB, and the maximum INL is less than 1.2 LSB when the resolution is 15 bits that means the LSB is equal to 6.7 μs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».