Current TRAM: A Circuit Scheme for Highly-Linear, Tunable V/I Conversion with Ultra-Low Transconductance
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on an innovative circuit scheme for process-invariant biasing, which works based on a regenerative current steering mechanism. Named as the current translation and mirroring (Current TRAM) scheme, the proposed circuit is capable of providing bias currents established using the current copying ratios of two complementary current mirrors. Then, the circuit is evolved into a voltage-to-current (V/I) converter, allowing for highly-linear control of the bias current using an input control voltage. The proposed V/I converter is then used in a cross-coupled structure in order to design a fully-integrated pseudo-differential operational transconductance amplifier (OTA) circuit with a linearly-tunable transconductance. This OTA is dedicated to the integrated circuit-sensor systems where the analog processing (e.g., filtering) of signals with extremely low cut-off frequencies (such as in bioelectronic sensor interfaces) is required. Designed in a standard 0.13 μm CMOS process, the proposed OTA exhibits a transconductance tunable within the range of 0.39 ~ 0.69 nA/V with a maximum total harmonic distortion of 1%. The circuit dissipated 8 nW at a supply voltage of 1.0 V.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».