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Enregistrement W4393164600 · doi:10.29292/jics.v19i1.780

High-Speed 16-Bit SAR-ADC Design at 500 MS/s with Variable Body Biasing for Sub-Threshold Leakage Reduction

2024· article· en· W4393164600 sur OpenAlexaff
Tejender Singh, Suman Lata Tripathi, Vikram Kumar

Notice bibliographique

RevueJournal of Integrated Circuits and Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiation Effects in Electronics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuccessive approximation ADCLeakage (economics)BiasingReduction (mathematics)Leakage powerBit (key)Electronic engineeringMaterials scienceComputer scienceVoltageElectrical engineeringMathematicsEngineeringTransistorCapacitorComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a high-performance 16-bit, 500 MS/s successive approximation register analog-to-digital con-verter (SAR-ADC) with variable body biasing (VBB) for re-ducing sub-threshold leakage is designed and optimized. The suggested ADC architecture makes use of a voltage threshold complementary metal-oxide-semiconductor (VTCMOS) cir-cuit with Widlar current mirror technology to efficiently con-sume 39.2 μW at an operating voltage of 1.0 V. Notably, the optimized ADC achieves outstanding performance measures, such as a signal-to-noise and distortion ratio (SNDR) of 97 dB and a total harmonic distortion (THD) of -97.97 dB, which are crucial markers of the ADC's accuracy and fidelity. An over-view of the growing need for high-resolution ADCs in contem-porary high-speed data conversion systems opens the study. The main goal of this effort is to improve overall ADC per-formance and tackle the problem of sub-threshold leakage. The Widlar current mirror technology and the VTCMOS cir-cuit are integrated for enhanced linearity, decreased current mismatch errors, and minimized leakage current. This inte-gration is highlighted in the full explanation of the ADC de-sign. The advent of the VBB approach as a successful method of leakage reduction is a significant contribution to this re-search. The theoretical foundations and workings of the VBB technique are discussed, and thorough simulations and tests are used to assess how the VBB technique affects leakage cur-rent and circuit performance. The SAR-ADC design and simulations were carried out using Cadence Virtuoso soft-ware.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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