一种GHz高频应用的低失调高速CMOS动态比较器

来源 :微电子学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:huimiandiadia
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
提出了一种由改进的前置差分运算放大器和差分式锁存器构成的高频、高速、低失调电压的动态比较器。前置预差分放大器采用PMOS交叉互连的负载结构,提升差模增益,进而减小输入失调。后置输出级锁存器采用差分双尾电流源抑制共模噪声,改善输出级失调,并加速比较过程。采用一个时钟控制的开关晶体管替代传统复位模块,优化版图面积,在锁存器中构建正反馈回路,加速了比较信号的复位和输出建立过程。采用65 nm/1.2 V标准CMOS工艺完成电路设计,结合Cadence Spectre工艺角和蒙特卡洛仿真分析对该动态比较器的延时、失调电压和功耗特性进行评估。结果表明,在1.2 V电源电压和1 GHz采样时钟控制下,平均功耗为117.1μW;最差SS工艺角对应的最大输出延迟仅为153.4 ps; 1 000次蒙特卡罗仿真求得的平均失调电压低至1.53 mV。与其他比较器相比,该动态比较器的电压失调和高速延时等参数有明显优势。
其他文献
<正>“双碳”即碳达峰与碳中和,是党中央统筹国内国际两个大局作出的重大战略决策。中国提出“双碳”目标,不仅是中国政府对国际社会的庄严承诺,也是一场深刻的经济社会变革。金融是现代经济的核心,而银行在金融业中占有主体地位。全球低碳绿色转型的必然趋势也会给银行带来新的机遇和挑战、新的场景和要求。如何顺应全球低碳绿色转型的必然趋势,肩负起支持“双碳”目标实现的使命,既是金融服务实体经济的本质要求,也是商业
期刊
<正>伴随着碳达峰、碳中和“双碳”目标的确立,我国的总体经济发展方向也逐渐向可持续绿色发展转型,金融业的发展向绿色靠拢已然成为我国未来新发展理念的大势所趋。文章将对“双碳”目标下商业银行开展绿色金融的现状进行分析,并梳理商业银行开展绿色金融服务的一些措施,同时指出要实现“双碳”目标商业银行进行绿色金融需要面临的挑战和机遇,并针对商业银行提高绿色金融服务水平提出针对性的措施和建议。
期刊
以4,4’-双马来酰亚胺二苯甲烷(BMI-1)、双酚A型氰酸酯(BADCy)和酚酞型聚芳醚砜(PES-C)为原料通过加入发泡剂合成了双马来酰亚胺/氰酸酯耐高温发泡胶。通过差示扫描量热分析和红外表征分析了树脂的固化行为。扫描电子显微镜分析表明,该发泡胶发泡均匀细腻(平均泡孔直径0.275 mm)。热重分析结果表明,该发泡胶具有很高的耐温性:空气和氮气氛围下10%分解温度分别为393℃和412℃。发泡
应对气候变化将是在21世纪全体人类所需要面对的一大挑战。我国做出的碳中和承诺对于全球应对气候变化来说具有里程碑的意义,体现了我国在促进人类命运共同体当中的决心以及担当。在碳中和目标下,我国商业银行发展绿色金融面临着新的挑战,比如缺乏统一的绿色金融标准体系、绿色金融业务水平有待提升、风险管理能力有待进一步提升,这都制约了商业银行的长远发展。我国商业银行应该积极应对绿色金融发展面临的挑战,通过建立健全
<正>纵隔型肺癌属于肺癌的特殊类型,多发生在叶支气管、支气管、肺段相关支气管炎部位。早期纵隔型肺癌无明显症状,容易发生漏诊及误诊风险。为了进一步明确诊断,临床常采用CT、MRI等检查方式。基于此,本文探讨CT及MRI检查对纵隔型肺癌的临床诊断价值,现报告如下。
期刊
目的 分析CT联合MRI检查用于中央型肺癌患者早期诊断及术后复查诊断方面的临床价值。方法 选取我院收治的疑似早期中央型肺癌患者70例,对其分别行CT检查及MRI检查,所有患者均行手术治疗。以手术病理检查结果为金标准,对术前的CT检查和MRI检查诊断结果进行诊断效能指标(灵敏度、特异度和准确度)计算。术后随访患者至少1年,均行CT、MRI检查是否出现复发,并行病理活检或手术探查以明确是否复发,计算C
报纸
当前,电磁环境日益复杂,电波传播损耗作为电磁环境分析领域的重要研究对象,其预测结果的准确性将直接影响频谱态势生成、用频兼容分析等实际效果。由于电磁波在传播过程中易受环境影响,传统方法采用单一模型计算电波传播损耗,潜在误差较大。本文提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的电波传播损耗计算方法。在训练阶段,采用不同传播环境下的感知数据对支持向量机模型进行训练;在
量子系统控制的设计被认为是建立强大量子信息技术的必要需求,但量子系统的控制实验经常会面临不同的限制条件,主要包括限制采用最小的控制量(只要求有界或者控制形式无限制)以及在最短的时间实现控制。量子态制备是量子系统控制领域的关键性任务,本文利用强化学习算法解决有限条件下高保真度量子态制备问题,主要工作内容如下:(1)提出了一种基于增强强化学习的量子态制备方法。已有基于深度强化学习的量子态制备方法的Q值