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Enregistrement W4388117356 · doi:10.1109/itc-asia58802.2023.10301184

Experimental Evaluation of Jitter Reduction Methods for Multi-Gigahertz Test

2023· article· en· W4388117356 sur OpenAlexaff
D.C. Keezer, D. Minier, Hongjie Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in PLL and VCO Technologies
Établissements canadiensCollège Boréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJitterComputer scienceReduction (mathematics)Integer (computer science)Phase-locked loopAlgorithmElectronic engineeringMathematicsTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes three methods for reducing random jitter (RJ) in Multi-GHz electronic test instruments. These are based on real-time averaging of periodic signals (clocks or reference signals). In each method, N multiple signals are phase-aligned and averaged to reduce jitter by (1/N)1/2. The first method uses multiple phase-locked sources and is evaluated at 1 GHz and 10 GHz. The second method uses integer-cycle delayed copies of a single source and has been shown effective at 4 GHz. A novel third method is introduced and characterized up to 10 GHz using multiple tuned delay line stubs. The three methods can be used individually or in various combinations as well as with traditional techniques (e.g., PLL-based methods). In one example, RJ~300 fs jitter is achieved using a single stage that combines two of the methods, starting with input RJSource~700 fs. Simulation of multiple-stage configurations suggest that “ultra-low” (100–200 fs) jitter may be feasible.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,183
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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