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Enregistrement W4410864344 · doi:10.3390/electronics14112209

A 0.4 V CMOS Current-Controlled Tunable Ring Oscillator for Low-Power IoT and Biomedical Applications

2025· article· en· W4410864344 sur OpenAlexafffund
Md Anas Abdullah, Mohamed B. Elamien, M. Jamal Deen

Notice bibliographique

RevueElectronics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRing oscillatorCMOSInternet of ThingsCurrent (fluid)Ultra low powerRing (chemistry)Electrical engineeringPower (physics)OptoelectronicsMaterials scienceElectronic engineeringComputer scienceEngineeringEmbedded systemPhysicsPower consumptionChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents a current-controlled CMOS ring oscillator (CCRO) optimized for ultra-low-voltage applications in next-generation energy-constrained systems. Leveraging bulk voltage tuning in 22 nm FDSOI differential inverter stages, the topology enables frequency adjustment while operating MOSFETs in the subthreshold region—critical for minimizing power in sub-1 V environments. Simulations at 0.4 V supply demonstrate robust performance: a three-stage oscillator achieves a 537–800 MHz tuning range with bias current (IBIAS) modulation from 30–130 nA, while a four-stage configuration spans 388–587 MHz. At 70 nA IBIAS, the three-stage design delivers a nominal frequency of 666.8 MHz with just 10.23 µW power dissipation, underscoring its suitability for ultra-low-power IoT and biomedical applications. The oscillator’s linear frequency sensitivity (2.63 MHz/nA) allows precise, dynamic control over performance–power tradeoffs. To address diverse application needs, the design integrates three tunability mechanisms: programmable capacitor arrays for coarse frequency adjustments, configurable stage counts (three- or four-stage topologies), and supply voltage scaling. This multi-modal approach extends the operational range to 1 MHz–1 GHz, ensuring compatibility with low-speed sensor interfaces and high-speed edge-computing tasks. The CCRO’s subthreshold operation at 0.4 V—coupled with nanoampere-level current consumption—makes it uniquely suited for battery-less systems, wearable health monitors, and implantable medical devices where energy efficiency and adaptive clocking are paramount. By eliminating traditional voltage-controlled oscillators’ complexity, this topology offers a compact, scalable solution for emerging ultra-low-power technologies.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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