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2026 conference-paper

A Sub-μW VCO-Based Direct Digitization Front-End with an Auto-Ranging Technique Achieving 1.8 NEF and 182.3 FoM DR for Energy-Efficient Neural Recording

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Rattachement africain : cn, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé, mais le titre doit être comparé manuellement.

Titre Crossref
A Sub-μW VCO-Based Direct Digitization Front-End with an Auto-Ranging Technique Achieving 1.8 NEF and 182.3 FoM <sub>DR</sub> for Energy-Efficient Neural Recording
Date Crossref
14/06/2026
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Tongji University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University of California San Diego pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • School of Electronics and Information Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University of California at San Diego pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Tongji University, University of California San Diego et School of Electronics and Information Engineering, avec 1 autre affiliation.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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