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Enregistrement W4403390886 · doi:10.1109/jssc.2024.3470516

A −90-dBFS-IM <sub>3</sub> , −164-dBFS/Hz-NSD, 700-MHz-Bandwidth Continuous-Time Pipelined ADC With Digital Cancellation of DAC Errors

2024· article· en· W4403390886 sur OpenAlexaff
Sharvil Patil, Asha Ganesan, Hajime Shibata, Victor Kozlov, Gerry Taylor, Prawal Shrestha, Zhao Li, Sevil Zeynep Lüleç, Konstantinos Vasilakopoulos, Raviteja Theertham, Donald Paterson, Qingnan Yu, Aseer Chowdhury

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Solid-State Circuits · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBandwidth (computing)PhysicsComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes a continuous-time (CT) pipelined analog-to-digital converter (ADC) that represents a technology push along both—third-order distortion and noise—dimensions. Distortion is tackled using on-chip digital cancellation of static and timing digital-to-analog converter (DAC) mismatch errors. Low noise is achieved with design choices such as a resistive sub-DAC; a high-precision, on-chip, background-calibrated digital reconstruction filter (DRF); and a tunable LC lattice delay that allows a programmable sampling frequency. Implemented in a 16-nm FinFET process, the 6.4-GS/s prototype achieves an IM3 of −90 dBFS and a small-signal NSD of −164 dBFS/Hz over a 700-MHz bandwidth, while dissipating 703-mW power. Such performance makes it suitable for high-performance instrumentation and communications that demand robustness to large interferers while digitizing small signals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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