High-Speed 16-Bit SAR-ADC Design at 500 MS/s with Variable Body Biasing for Sub-Threshold Leakage Reduction
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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 ».