Low-power low-voltage high-speed delta-sigma analog-to-digital converters
Notice bibliographique
Résumé
Low-Power Low-Voltage High-Speed ilL ADCs Résumé Les exigences pour les systèmes de communication, portables ou autres, allant crescendo, deux défis majeurs se sont imposés pour la conception des Convertisseurs Analogiques-Numériques (CAN), desquels, en particulier, les modulateurs à architecture Delta-Sigma (M~L).Le premier défi consiste en l'extension de la gamme de fréquence pour inclure les applications requérant des bandes passantes dépassant le Mégahertz.Par ailleurs, étendre la vitesse opérationnelle des M~ est rendu encore plus compliqué par la diminution perpétuelle des dimensions fondamentales des transistors.En effet, il est prédit par l'Association de l'Industrie Semiconducteur (SIA) dans sa "feuille de route" pour la technologie de CMOS, que la dimension fondamentale des transistors atteindra 0.05 ~m en 2011.Avec cette diminution dans la longueur fondamentale et, par ricochet, dans la tension d'alimentation, la modélisation des transistors devient beaucoup plus subtile.Aussi, la déviation des circuits de leur comportement idéal devient plus prononcée.En conséquence, la conception des principaux blocs analogiques qui minimise le temps de mise en marché devient très compliquée.D'où le second défi.Ces deux problèmes seront adressés dans cette thèse par le biais d'une nouvelle méthode de conception qui minimisera le cycle de conception des CAN à architecture ~L pour les applications hautes fréquences.L'efficacité de cette méthode sera démontrée par l'implémentation de deux modulateurs intégrés performants utilisant une figure de mérite largement adoptée.La validité de la méthodologie de conception top-down a été vérifiée par la fabrication de deux circuits intégrés (IC) prototypes en technologie CMOS de 0.18 J.tm de TSMC.Le premier prototype correspond à un CAN à architecture ~L du quatrième ordre et à un seul II Last but not least, a heart felt thank you for my parents: Riad and Fadia, brothers: Sobhi, Ahmad and Ziad, and sister Samar.Your constant support, patience and encouragement are what kept me going.l am so proud and
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,048 |
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 ».