Digital Compensation of Timing Skew Mismatches in Time-Interleaved ADCs by Source Separation
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes an adaptive all-digital background compensation of timing skew mismatches in time-interleaved analog-to-digital converters (TI-ADCs). The proposed approach uses the orthogonality between the desired component representing ideal samples of the TI-ADC input signal and the timing skew mismatch errors. Our technique is the first attempt to use a source separation mechanism to recover the desired component in the digital output of TI-ADC. A finite impulse response (FIR) filter implementing the Hilbert transform and two separate adaptive FIR (A-FIR) filters are exploited to implement this recovery process. The proposed technique works at frequencies close to the full admissible Nyquist frequency range, and its operation does not depend on the number of sub-ADCs (SADCs). This method operates without any extra SADC. The main cost introduced by the proposed compensation technique is the requirement of two adjustable FIR filters. This cost is proportional to the number of taps in these FIR filters that can be optimized according to the specific application. This technique is validated through various behavioral simulations and a field-programmable-gate-array (FPGA) implementation. With the proposed method, the signal-to-noise and distortion ratio (SNDR) is enhanced from 23.06 dB to more than 66.82 dB in a 12-bit TI-ADC when the standard deviation of timing skew mismatches is 10% of the TI-ADC’s sampling interval.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».