用于SAR ADC盲开环数字校准的电路信息机器学习技术
信号处理
2024-12-19 v1
摘要
本工作提出了一种监督机器学习(ML)方法，用于SAR ADC的盲数字校准，无需误差的先验知识。使用低速参考ADC训练浅层神经网络(NN)，通过在采样时刻对齐时比较ADC的输出来估计高速ADC中的误差，并在后端减去这些误差。所提出的NN校准将一个28nm、12位、84MHz ADC的SFDR提高了>38dB，同时功耗仅为25.8fJ/conversion-step。
引用
@article{arxiv.2412.14051,
title = {Circuits-Informed Machine Learning Technique for Blind Open-Loop Digital Calibration of SAR ADC},
author = {Sumukh Bhanushali and Debnath Maiti and Phaneendra Bikkina and Esko Mikkola and Arindam Sanyal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.14051},
year = {2024}
}