저역 통과형 저전력, 고성능 웨어러블 센서용 변환기 : 저전력, 이득 조정을 가진 3차 델타-시그마 ADC :A Low Pass, Low Power, High Performance Converter for Wearable Sensors : A Low Power 3rd order Delta-Sigma ADC with Gain Calibration

진주환

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 진주환 (건국대학교, 건국대학교 대학원)

지도교수: 채형일

발행연도: 2022

저작권: 건국대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수7

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

저역 통과형 저전력, 고성능 웨어러블 센서용 변환기 : 저전력, 이득 조정을 가진 3차 델타-시그마 ADC

진주환 전자·정보통신공학과 2022.01 학위논문

2021

센서 애플리케이션을 위한 이득 조정 있는 저전력 3차 델타 시그마 아날로그 디지털 변환기

진주환 , 채형일 전자공학회논문지 2021.11 학술저널

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

본 논문에서는 저전력, 이득 조정을 가진 3차 델타-시그마 ADC 구조를 활용한 저역 통과형 저전력, 고성능 ADC를 제안한다. 총 3개의 LoopFilter를 사용하여 3차 델타-시그마 ADC를 구현하여, 높은 해상도를 얻는다. 또한, Double Sampling 기법과 Inverter-based Amplifier를 사용하여 전력 효율을 증가시켰으며, Gain Calibration을 통하여 Gain Variation을 보상하였다. 샘플링 주파수 1-MS/s이고, OSR 128을 걸어 대역폭이 3.91?KHz 일때, 측정된 SNDR은 시뮬레이션 결과와 측정 결과 각각 81dB, 51dB이다. 그에 따라 FoMs은 165dB, 135dB 이다. 전체 소모 전력은 27.96uW로 우수한 전력 효율을 가진다. 제안된 ADC 구조는 기존의 OTA 기반의 저역 통과형 ADC보다 저전력 동작과 간단한 시스템으로 하드웨어 설계의 부담을 완화한다.

#아날로그 디지털 컨버터 #3차 Delta-Sigma ADC #Inverter based Amplifier #Double Sampling #이득 조정

제1장 Introduction 1
제1절 Motivations 1
제2장 Delta-Sigma ADC 3
제1절 Characteristic of Delta-Sigma ADC 3
1. Introduction 3
2. Noise-Shaping 5
3. Integrator 6
3. Nth Delta-Sigma ADC 9
제2절 Problems of Implementation for Delta Sigma ADC . 10
1. Power Consumption 11
2. Common Mode Voltage 12
3. PVT Variation 13
제3장 3rd Delta-Sigma ADC with Gain Calibration 14
제1절 Proposed Architecture . 14
1. Double Sampling Technique 15
2. Inverter based Amplifier 17
3. Common Mode Feedback 19
4. Gain Calibration 20
제2절 Block Diagram of Proposed ADC 21
1. NTF 22
제3절 Implementation of Proposed ADC 24
1. Integrator 24
2. Inverter based Amplifier 26
3. Common Mode Feedback 27
4. Comparator 28
5. LDO 29
6. Current Mirror with Gain Calibration 30
제4장 Simulation & Measurement Results 31
제1절 Test Environment Setup 31
제2절 Proposed ADC Result 35
제5장 Conclusion 42
제6장 Discussion 44
참고문헌 45
국문초록 47

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)