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Enregistrement W4239377968 · doi:10.32920/ryerson.14652180.v1

A Digital-to-Time Converter for Time-Mode Successive-Approximation Register Analog-to-Digital Converters

2021· preprint· en· W4239377968 sur OpenAlexaff
Daniel Junehee Lee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuccessive approximation ADCDifferential nonlinearityIntegral nonlinearityCMOSElectronic engineeringShapingComputer scienceLeast significant bitConverters12-bitPower (physics)VoltageComparatorControl theory (sociology)Electrical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 8-bit digital-to-time converter (DTC) to be used for a time-mode successive-approximation register analog-to-digital converter (SAR ADC) with a minimum power consumption and silicon area is presented. The architecture and the drawbacks of a conventional voltage-mode SAR ADC are discussed. The principle of time-mode circuits and benefits of their applications to mixed-signal circuits are explained. The architecture of a time-mode SAR ADC is presented. The need for an area and power-efficient DTC to be used for a time-mode SAR ADC is discussed. The principle of a DTC is explained and prior works on a DTC are reviewed. The principle of a phase interpolator (PI), to be used for a DTC, is explained and prior works on digital PIs are reviewed. The design of the proposed DTC is presented. Each block of the proposed DTC is explained using schematic and layout views. Optimal slope of the input of the PI and the condition for linear phase interpolation are investigated. Simulation results of the proposed DTC designed in TSMC 65 nm 1.0 V CMOS technology are provided. According to simulation results with BSIM4.4 device models only, the time resolution of 0.33 ps, a maximum operation frequency of 2.53 G Hz, the power consumption of 1.38 mW, and peak differential nonlinearity (DNL) and integral nonlinearity (INL) less than 0.14 least significant bit (LSB) and 0.49 LSB, respectively, for a nominal process (TT) and a temperature condition (27 C°) are achieved.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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