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Enregistrement W4414108358 · doi:10.36227/techrxiv.175753806.67073563/v1

An Ultra Compact and Fully-Integrated Tunable IR-UWB Transmitter in 28 nm CMOS for High-Density Neural Implants

2025· preprint· en· W4414108358 sur OpenAlexafffund
Esmaeil Ranjbar Koleibi, Reza Bostani, Konin Koua, William Lemaire, Sébastien Roy, Frédéric Nabki, Benoit Gosselin, Réjean Fontaine

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Body Area Networks
Établissements canadiensUniversité LavalÉcole de Technologie SupérieureUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesUniversité de SherbrookeUniversité Laval
Mots-clésTransmitterCMOSBandwidth (computing)Voltage-controlled oscillatorPulse repetition frequencyAmplitude modulationFrequency modulationFigure of meritRadio frequencyCenter frequency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a fully-CMOS, tunable impulse radio ultra-wideband (IR-UWB) transmitter for high-density implantable neural recording systems. Fabricated in 28 nm CMOS technology, the transmitter features an ultra-compact edge-combining architecture based on a digitally tunable impulse response filter (IRF) occupying only 0.0027 mm 2. The measured output exhibits a central frequency of 4.5 GHz with a 10-dB bandwidth of 3.6 GHz, providing robust spectral performance. It achieves 1 GHz frequency tunability by adjusting pulse widths from 650 ps to 800 ps, ensuring compliance with FCC spectral masks. A current-starved ring VCO (CSRVCO), with a compact 150 µm 2 layout, serves as the clock source, offering wide frequency tuning, low power consumption, and enhanced output power. The transmitter employs On-Off Keying (OOK) modulation and delivers a peak output amplitude of 660 mV with up to 5.1% energy efficiency. At a 20 MHz pulse repetition rate, the transmitter consumes only 78 µW while producing −24.5 dBm of output power. Measurement results confirm compliance with FCC regulations and suitability for deeply implanted biomedical applications. The design achieves a competitive figure of merit (FoM) of 0.017 (mm 2 • pJ)/(b • V), demonstrating its scalability and efficiency compared to prior state-of-the-art solutions.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,233
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Résumé présentoui

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