Bibliographic record
Abstract
Dans cette thèse, nous présentons deux solutions intégrées pour mesurer les fluctuations dans le timing des signaux numériques, communément appelé “jitter”, et ce dans les systèmes sur puce et les systèmes d'acquisition de données (principalement les CANs). Ces techniques sont aussi employables dans toutes autres applications métrologiques dont le principe de fonctionnement est basé sur la mesure du temps.La première méthode est basée sur l'amplification de la différence de temps à mesurer à l'aide d'un amplificateur de temps (TAMP). Le résultat de l'amplification est ensuite numérisé en utilisant un convertisseur temps-numérique. La conception de l'amplificateur est basé sur le principe de partage virtuel de charge qui permet une courbe de transfert de temps continue, monotone et symétrique. Compte tenu de sa nature analogique, l'amplificateur est limité en termes de linéarité en plus d'être sensible aux variations de température et de processus. Pour résoudre ce problème, une méthode de mesure et d'étalonnage qui consiste en une configuration double-TAMP est utilisée pour déduire les quantités mesurées sans connaissance préalable du gain des amplificateurs utilisés. Aussi, nous présentons une technique empirique pour calibrer un système de mesure comprenant un seul amplificateur. Dans cette thèse, nous implémentons un amplificateur avec un gain mesuré de 228 s/s alimentant un convertisseur temps-numérique de 78 ps de résolution. Effectivement, ceci résulte en un système de mesure de temps d'une résolution nominale de 342,1 fs.La seconde méthode pour mesurer le jitter consiste en une technique de mesure basée sur un CAN à échantillonnage ou le signal dont le jitter est à mesurer assume le rôle d'horloge. La particularité fondamentale de cette technique est qu'elle admet des signaux analogiques arbitraires à l'entrée du CAN. Le système de mesure proposé comprend, en plus du CAN, un bloc digital entièrement indépendant du CAN pour extraire l'erreur de timing associée à chaque échantillon à la sortie du CAN. Une caractéristique très importante de ce bloc est qu'il calcule d'abords l'erreur dans le code de chaque échantillon à la sortie du CAN induite par le jitter avant d'en déduire l'erreur de timing. Dans cette étude, les caractéristiques du jitter de l'horloge d'échantillonnage sont extraites avec une grande précision. Expérimentalement parlant, même pour une bande d'entrée aussi basse que 4,61 MHz, la distribution du jitter d'une horloge d'échantillonnage de 12,5 MHz est extraite avec une précision de l'ordre de 3.25 ps.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".