A Blind Background Calibration Technique for Super-Regenerative Receivers
Notice bibliographique
Résumé
In this brief, a blind background calibration technique for super-regenerative receivers (SRRs) is presented. The proposed calibration scheme is designed to help SRRs to maintain their high sensitivity and immunity to negative transconductance (${\mathrm {-}\mathrm {G}}_{\mathrm {m}}$) variations under process-voltage- temperature (PVT) variations. Unlike the conventional foreground${-\mathrm {G}}_{\mathrm {m}}$variations calibration techniques that require interruption of the receiver input, the proposed calibration technique employs input signal statistics and does not require interruption of the input bit-stream for extraction of the errors. The proposed scheme is based on an adaptive algorithm that compares the probability distribution of the pseudorandom-input (PI) stream and the output of the super-regenerative oscillator (SRO) and forces them to coincide at the end of the calibration. The proposed technique is implemented using a mixed-signal detection circuit and a finite state machine (FSM) that drives an 8-bit successive approximation register (SAR) to adjust the compensation current in the SRO. The simulation results successfully verify the effectiveness and reliability of the proposed calibration technique and show significant improvements in terms of SRR sensitivity under different process corners.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».