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Enregistrement W4402753432 · doi:10.1109/mwscas60917.2024.10658793

A 0.6-V 108-nW 100-kHz Sub-Threshold Delay-Locked Loop with Digital Linearization for Low-Power SAR ADC

2024· article· en· W4402753432 sur OpenAlexaff
Wenhao Wu, Fei Yuan, Yushi Zhou

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensLakehead UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinearizationLoop (graph theory)Power (physics)Electronic engineeringSuccessive approximation ADCControl theory (sociology)Computer scienceElectrical engineeringPhysicsEngineeringCapacitorMathematicsVoltageNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the instability of low-power low-frequency charge-pump delay-locked loops (DLL) operating in sub-threshold for low-power SAR ADC. We show the charge leakage of the loop-filter capacitor during the long idle state of the phase detector causes the control voltage of the DLL to drift. Although the amount of voltage drift is insignificant, the exponential relation between the delay and control voltage of the delay stage operating in sub-threshold results in a significant change in the delay of the DLL, causing the DLL to oscillate. To combat this, we propose a counter-based sub-threshold DLL with digital linearization. The delay stages of the DLL are linearized using a digital-to-analog converter (DAC) with its bit weights set as per the characteristics of the delay stage such that the relation between the delay and control voltage of the compensated delay stage is linear. Designed in a TSMC 130 nm 1.2 V CMOS technology with a reduced supply voltage of 0.6 V, the DLL locks to a 100 kHz 50% duty-cycle external reference at FF/-20°C, TT/27°C, and SS/60°C process/temperature corners and consumes 108.6 nW at TT/27°C. The proposed DLL offers the distinct characteristics of intrinsic stability, ultra-low power consumption, and excellent compatibility with technology.

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)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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