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Enregistrement W77618047 · doi:10.1007/0-306-47673-8_31

Top-Down Design Methodology for Analog Circuits Using Matlab and Simulink

2006· book-chapter· en· W77618047 sur OpenAlexaff
Naveen Chandra, Gordon W. Roberts

Notice bibliographique

RevueKluwer Academic Publishers eBooks · 2006
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMATLABComputer scienceRule of thumbDesign methodsControl engineeringProcess (computing)Electronic engineeringEngineeringAlgorithmMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new design methodology for analog or mixed-signal integrated circuit components was presented, along with the benefits of a top-down optimization procedure. Foremost among these benefits was a shorter design cycle, along with ease of implementation and reproducibility. A major advantage of having adopted such a design strategy was its universal applicability to any design problem, provided that one has the ability to obtain formulas or rules of thumb to help guide the process. Once these formulas and rules of thumb have been obtained or decided upon, Matlab and Simulink could be used to model them, and an optimization procedure could be conceived, as per the guidelines presented in this chapter. In order to more easily understand and apply this procedure, Simulink modeling along with several design procedures and considerations were presented. Furthermore, the design of a ΔΣ modulator using this methodology was carried out to more concretely illustrate the benefits of a top-down design methodology using Matlab and Simulink.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,170 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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