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Enregistrement W4210921516 · doi:10.1142/s0129156401001064

RF CMOS NOISE CHARACTERIZATION AND MODELING

2001· article· en· W4210921516 sur OpenAlexafffund
CHIH-HUNG CHEN, M. Jamal Deen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of High Speed Electronics and Systems · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesSiemensFudan UniversityCMC Microsystems
Mots-clésNoise (video)Effective input noise temperatureNoise temperatureNoise generatorElectronic engineeringNoise figureY-factorNoise measurementLow-noise amplifierCMOSElectrical engineeringEngineeringAcousticsComputer sciencePhysicsNoise reductionPhase noiseAmplifier

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a through description of radio frequency (RF) noise characterization and modeling of CMOS transistors. It begins with the definition of the four noise parameter of a two-port network - minimum noise figure (NF min ), equivalent noise resistance (R n ), optimized source impedance (R opt ) and optimized source reactance (X opt ). These four parameters are used in device characterization and it is shown how they can be calculated by using the noise two-port network theory and a circuit simulator. Then two de-embedding procedures are discussed in detail for noise and scattering parameter de-embedding to get rid of the parasitic effects from the probe pads and interconnections in the device-under-test (DUT). Ideally there is no frequency and geometry limitation for the method based on a cascade configuration. Methods to directly extract the channel noise, induced gate noise and their correlation from the RF and noise measurements are developed and the extracted noise sources as a function of frequency and bias condition for different channel lengths a presented. Some design consideration for the design of low noise circuits - how to select the device size, choice of DC bias conditions and design device layout, are presented. Finally, some published noise models for the channel noise, induced gate noise and their correlation are discussed.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations4
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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