Notice bibliographique
Résumé
Dynamic amplifiers (DAs) have recently emerged as a power-efficient alternative to static current closed-loop operational transconductance amplifiers (OTAs), thanks to their integration-based settling. However, their main drawback remains limited linearity. We present a DA design that cancels expanding and compressing input transistor nonlinearities by exploiting the backgate control of fully depleted silicon-on-insulator (FDSOI) technology. Using an all-region transistor model, harmonic distortion analysis shows that the proposed technique reduces total harmonic distortion (THD) by over 20 dB at an input amplitude of 100 mV. To validate the concept, both a standalone DA and a pipeline-SAR analog-to-digital converter (ADC) integrating the linearized DA as input buffer and residue amplifiers (RAs) were designed and simulated. A novel calibration technique applied to the standalone DA achieved an 18 dB THD reduction at a 200 mVpp, 983 MHz input. Fabricated in GlobalFoundries 22nm FDSOI, the ADC achieved a signal-to-noise-and-distortion ratio (SNDR) of 37 dB at 920 MS/s, consuming 1.8 mW, corresponding to a Walden figure of merit (FOM) of 34.9 fJ/conversion, comparable or superior to similar works. Including the input buffer, the achieved FOM is 68.4 fJ/conversion, outperforming prior designs that include buffer power.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».