Ultra-Low Power SAR ADC Using Statistical Characteristics of Low-Activity Signals
Notice bibliographique
Résumé
Low-activity signals, such as voice, electrocardiogram (ECG), and ultrasonic signals, in the Internet-of-Things applications have both posed unique challenges and offered special opportunities for modern analog-to-digital conversion. This article presents a new successive approximation register (SAR) analog-to-digital converter (ADC) search methodology, which is aimed at low-activity signals for reducing comparator activity and switching energy of digital-to-analog converter (DAC). By using statistical histogram information of the low-activity signals, two search solutions are proposed. The first solution is designed for some part of signal that has small difference between two adjacent samples, while the second solution is designed for that with large difference. To engage one suitable solution, the digital interval between two adjacent samples needs to be detected. In addition, a new DAC tactic is proposed to reduce the activity of DAC switches. Our simulated 10-bit SAR ADC for voice signals shows that by using our proposed method, the comparator activity is reduced by 62.09%, and the DAC switching energy is decreased by 85.90% compared to the monotonic method. In addition, the activity of DAC switches is further trimmed by 39.66% compared to the monotonic method.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».