Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents a comprehensive study of phase noise (PN) suppression in LC‐tank oscillators. The goal of this study is to provide designers with the latest techniques for reducing PN in cross‐coupled oscillators. To this end, we begin with a discussion of two prevalent PN models in oscillators: Hajimiri and Demir. We prefer the Hajimiri model because it does not involve very complicated math, and it offers engineers better insight into designing low‐PN oscillators in the two‐PN close‐in regions in an oscillator spectrum (1/f 2 and 1/f 3 ). In 1/f 2 region, we show that a need for a large output‐voltage swing leads to Class D and B oscillators, and a large output‐current swing results in Class C oscillators. Also, reduction of the impulse sensitivity functions (ISFs) of an oscillator core can happen in Class F oscillators. A few solutions are presented for mitigating flicker noise up‐conversion, such as adding resistances, controlling the oscillation amplitude, decreasing the conduction angle, guiding the high‐frequency harmonics of current, and shifting the phase of V GS against V DS . We also provide a comparison of recent state‐of‐the‐art literature to show what constitutes a good PN in both 1/f 2 and 1/f 3 regions in cross‐coupled oscillators. We conclude that a cross‐coupled oscillator can reach the best performances in 1/f 3 and 1/f 2 PN regions if the oscillator is designed in Class C with the K block and uses the techniques of narrowing the conduction angle, the tail inductor, and the modified tank simultaneously.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».