A Highly Duty-Cycled PPG Sensor With Ultralow-Power Consumption and Wide Input Range
Notice bibliographique
Résumé
This article presents an innovative ultralow-power photoplethysmography (PPG) readout circuit designed for driving red (R) and infrared (IR) light-emitting diodes (LEDs) and extracting a PPG signal with high energy efficiency. Implemented in TSMC 130-nm CMOS technology, this new PPG sensor improves upon previous solutions in several ways including: 1) employing a current buffer between the photodiode (PD) and the transimpedance amplifier (TIA) to isolate the PD’s substantial parasitic capacitance, which among others, allows using shorter duty cycles than other solutions, thereby reducing the power consumption significantly; 2) utilizing a class AB output stage in the TIA to enhance the dynamic range and cope with large dc input components; and 3) using a novel LED driver circuit, which relaxes the power supply requirements and, consequently, reduces the overall power consumption. Employing the mentioned techniques, the TIA achieves a wide input current range of$180~\mu $A, preventing circuit saturation. Also, with a 1% duty cycle ($100~\mu $s) and a PWM frequency of 100 Hz, the measured power consumption is 0.3 mW, with typical driving currents of 9 mA for IR, and 15 mA for red LEDs. The fabricated chip was incorporated into a finger-clip PPG sensor integrating LEDs and a PD for facilitating testing and validation in realistic conditions with five participants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».