Post Silicon Characterization of Digital to Analog Converter using Arduino Uno
Notice bibliographique
Résumé
This paper explains the characterization process for a DAC (Digital to Analog Converter). Parameters like DNL, INL, gain error, offset error, and their characterization processes have been discussed in detail. A remarkable change has struck the semiconductor industry where open-source Electronic Design Automation tools are being advertised to encourage people towards chip design. Tools like Open Lane support RTL to GDS flow. Companies like Google are facilitating free tape-outs of designs built using opensource PDKs like Sky Water 130 nm PDK. When the ICs are manufactured in large numbers, the fabrication process is not uniform hence, it causes variations in device behavior. Process variations may result in faulty semiconductors that can only be detected when they are tested after the tape out is done. In this paper, characterization of a DAC IC (MCP4921) has been performed without the use of an industry level characterization board and industry-level chip programmer. Arduino Uno which is an open-source micro controller has been used to program the IC by establishing an SPI interface with the DAC IC and the parameters have been measured using instruments like oscilloscope and source measure units which have been automated using Python. Python is also used to store the set of data obtained from the IC and this data is later postprocessed to calculate DC parameters like DNL, INL and Gain Error.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 ».