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Enregistrement W4413125829 · doi:10.1109/lpt.2025.3596861

Frequency-Dependent Variations in DAC ENoB: Predicting Accurate High-Speed Eye-Diagrams

2025· article· en· W4413125829 sur OpenAlexafffund
Arman Safarnejadian, Wei Shi, Leslie A. Rusch, Ming Zeng

Notice bibliographique

RevueIEEE Photonics Technology Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEffective number of bitsComputer scienceOpticsMaterials scienceOptoelectronicsPhysicsCMOS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While previous digital-to-analog converter (DAC) simulation models predict frequency-dependent effective number of bits (ENoB) well, the time domain distortions are exaggerated. We introduce a model preserving ENoB accuracy and it improves the treatment of time-domain behavior. We enhance model accuracy by filtering out spurious frequency content from aliasing and distortion that mask true behavior. We validate frequency-dependent ENoB for three commercial DACs by comparing our model output to known performance. We run a back-to-back electrical experiment to assess the accuracy of the model to predict bit error rate (BER) for baud rates from 70 to 120 Gbaud. We show that, unlike our model, the previous model leads to predictions of eye-opening and BER that are overly pessimistic at higher baud rates. We analyze the influence of oversampling, showcasing the trade-offs between the accuracy of the expected ENoB and the computational complexity. This work provides a comprehensive tool for understanding the constraints imposed by DACs, facilitating the optimization of next-generation optical communication systems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,287 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
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