Design for Slew-Rate in Multi-Stage CMOS OTAs
Notice bibliographique
Résumé
Cascading gain stages in CMOS Operational Transconductance Amplifiers (OTAs) has become a necessity in applications with high gain requirements, where the contribution of each stage to the overall gain is well-known and carefully designed. Many of these applications also impose requirements on speed, including a minimum Slew-Rate (SR) to ensure signal fidelity, however the impact of individual gain stages on the overallSRin multi-stage OTAs has been difficult to characterize–let alone carefully design. The difficulty arises due to the complexity of the compensation networks involved in these OTAs. This paper presents a systematic design approach for achieving a targetSRin multi-stage CMOS OTAs, enabled through the utility of a novel analytical model for estimating the lower-bound Slew-Rate in multi-stage OTAs. The model evaluates individual currents and equivalent capacitances at the output node of each stage, providing insights on the dominant node slowing down the overallSR. For generality, the model establishes theSRanalysis based on N-stage designs, and considers widely employed compensation networks. Example designs, with post-layout simulations and measurements of a 3- and a 4-stage CMOS OTA, and with post-layout simulations of a 5-stage CMOS OTA, are presented for validating the model’s utility. The results show strong agreement between theoretical, simulated, and measuredSRvalues, confirming the model’s reliability in estimating the lower-boundSR, and its utility in a systematic design-for-SRapproach in multi-stage CMOS OTAs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».