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Enregistrement W3162798346 · doi:10.1109/tcsi.2021.3077366

Power Bound Analysis of a Two-Step MASH Incremental ADC Based on Noise-Shaping SAR ADCs

2021· article· en· W3162798346 sur OpenAlexafffund
Masoume Akbari, Bahareh Honarparvar, Yvon Savaria, Mohamad Sawan

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems I Regular Papers · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectronic engineeringCMOSComputer scienceConvertersDelta-sigma modulationFigure of meritNoise (video)Noise shapingAmplifierPower (physics)Successive approximation ADCElectrical engineeringVoltageCapacitorEngineeringArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power consumption is an important limitation in designing analog-to-digital converters (ADCs) used in low-power sensing applications. This paper estimates analytically the power bound of a two-step multi-stage noise-shaping successive-approximation-register incremental ADC (two-step MASH NS-SAR IADC) proposed in our previous work. Our model considers the impacts of thermal noise, mismatch, and CMOS process (minimum feature size in CMOS technologies) on the power bounds of the proposed IADC. The analytic results show that thermal noise and CMOS process requirements determine the power consumption lower bounds in high and low resolutions, respectively. A comparison with the most competitive single-loop delta-sigma (ΔΣ) IADC shows a 3-dB higher theoretical figure-of-merit (FoM) for our proposed IADC when the resolutions are higher than 12-bit. Our proposed systematic analysis can be used to estimate the power bounds of amplifier-based NS-SAR ADCs used in either ΔΣ or incremental mode with multi-stage and multi-step topologies designed in various CMOS technologies. The reported analytic results are confirmed by experimental results of previously reported implementations.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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