Low noise, temperature‐compensated, electrochemical cell sigma–delta current measurement readout circuit
Notice bibliographique
Résumé
Summary Nanopore ion channels are a promising solution for certain molecular structure analyses. Large arrays of nanopore channels and their associated readout circuits are used in many molecular studies such as DNA sequencing. Readout circuits must meet challenging performance criteria such as low noise operation, low power consumption, in‐channel digitization capability, and high linearity. Previously, sigma–delta modulators have been presented to address these criteria; however, their specifications show drifts with temperature. In this paper, an approach is presented to keep modulator performance constant with temperature variations. For this purpose, the sigma–delta modulator's feedforward and feedback branches are modified so that their gain coefficient remains constant over a certain temperature range. With large sensors arrays, solutions employing high bias currents in the feedback paths are not suitable due to power consumption limitations. Here, the design gives the possibility of switching low current levels in the feedback paths without affecting the ENOB. The proposed temperature compensation solution shows good performance when temperature is swept from 27°C to 100°C. Over the mentioned temperature range, the gain and bandwidth of the modulator show a change of less than 0.4%. It is further shown that for a 10 kHz input current signal with an amplitude of 600 pA, the ENOB and power consumption are 12.9 and 4.6 mW, respectively.
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 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 ».