MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3107681255 · doi:10.1109/ccece47787.2020.9255679

Effect of Varying Threshold Voltage on Efficiency of CMOS Rectifiers for Piezoelectric Energy Harvesting Applications

2020· article· en· W3107681255 sur OpenAlexafffund
Xingwen Li, Edward S. Rogers, Seyedfakhreddin Nabavi, Lihong Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Energy Harvesting Technologies
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaResearch and Development Corporation of Newfoundland and LabradorCanada Foundation for Innovation
Mots-clésRectifier (neural networks)CMOSThreshold voltageVoltageMOSFETEnergy harvestingElectrical engineeringCapacitorMaterials scienceElectronic engineeringEngineeringEnergy (signal processing)Computer scienceTransistorPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the efficiency of a conventional cross-coupled gate CMOS bridge rectifier used in MEMS (microelectromechanical system) piezoelectric energy harvesters is investigated. The MOSFET threshold voltage is varied between 10 mV and 800 mV to evaluate the performance of the circuit for various threshold voltage levels. The circuit is simulated using the 130 nm CMOS technology process for each MOSFET to generate performance metrics for the rectifier. The results are evaluated for optimal load resistance, and it is confirmed that a lower threshold voltage results in significant improvements to the efficiency of the rectifier at lower input voltage amplitudes, with up to 62% at 0.5 V input amplitude when a smoothing capacitor is placed across the load.

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)0,001
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 enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetInnovative Energy Harvesting TechnologiesTravaux en français237 207