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Enregistrement W4321195566 · doi:10.1109/jssc.2023.3243044

Millimeter-Wave Receiver With Non-Uniform Time-Approximation Filter

2023· article· en· W4321195566 sur OpenAlexaff
Ce Yang, Shiyu Su, Mike Shuo‐Wei Chen

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Solid-State Circuits · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadio Frequency Integrated Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesDefense Advanced Research Projects Agency
Mots-clésFilter (signal processing)DecimationElectronic engineeringFinite impulse responseComputer scienceAlgorithmElectrical engineeringMathematicsTopology (electrical circuits)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a non-uniform (NU) time-approximation filter (TAF) technique for a wireless receiver (RX) to reject unwanted blockers. The proposed NU TAF leverages the alias-spreading property of NU sampling (NUS) and a TAF that approximates a finite impulse response (FIR) filter response in the time domain, achieving an overall flexible filter response with a higher attenuation factor. The filter response can be readily reconfigured by changing the NU sequence and/or the TAF waveform without adjusting the passive component value. In addition, a quad-switch gated integrator is proposed to significantly reduce the power consumption by sharing the current among the${G}_{m}$cells. Detailed theoretical analysis on NU-TAF operation and RX implementation considering circuit non-idealities are provided to explore the design tradeoffs of the proposed techniques. A proof-of-concept millimeter-wave RX is implemented in the 28-nm CMOS process. Thanks to the NU TAF, the RX prototype achieves >45-dB blocker rejection with a 33.7-GHz carrier frequency. The EVM measures −30.9 dB using a 100-MSymbol/s 64-QAM signal in the presence of a 10-dBc out-of-band (OOB) blocker.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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