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INAOE | Electrónica | Directorio | Investigadores | Maria Teresa Sanz Pascual
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Dra. Maria Teresa Sanz Pascual

Correo Electrónico: materesa@inaoep.mx

Teléfono: +52 222 266 31 00 ext. 1402

Oficina: 1402

 

 

 

Información Curricular:

Doctorado obtenido en: Universidad de Zaragoza, España, en 2004.

Título de Tesis: Celdas Analógicas de Alta Linealidad Programables Digitalmente en CMOS
 

Maestría en Ciencias obtenida en: Universidad de Zaragoza, España, en 2001.

Licenciatura obtenida en: Universidad de Zaragoza, España, en 1999.

 

Líneas de Investigación:

  • Diseño analógico CMOS para procesamiento de señales en tiempo continuo.

  • Diseño de circuitos de lectura y acondicionamiento de sensores.

  • Diseño de convertidores DC-DC para sistemas de recolección de energía.

 

Proyectos:

Vigentes:

  • “Circuitos integrados analógicos para la mejora del desempeño de sistemas sensores portátiles” (CB-SEP-2015-01-257985). Proyecto CONACYT del Programa de Ciencia Básica. Duración: de 13/12/2016 a 13/06/2020. Instituciones participantes: INAOE, Universidad de Zaragoza (España).

  

ÚLTIMAS TESIS DIRIGIDAS:

Diseño de un amplificador lock-in con circuito de alineación de fase en tecnología CMOS de 0.18um”, Misael Yerena Mora, Maestría en Electrónica, 2019. Co-asesora Dra. Belén Calvo López (Universidad de Zaragoza).

Diseño de un convertidor boost DC-DC en modo de conducción discontinuo para celdas solares”, Andrés Fernando Serrano Reyes, Maestría en Electrónica, 2018.

CMOS Artificial Neural Network Design for Sensor Calibration”, Javier Alejandro Martínez Nieto, Doctorado en Ciencias en Electrónica, 2018. Co-asesor Dr. Nicolás Medrano Marqués (Universidad de Zaragoza).

Metodología para encontrar múltiples puntos de operación y diseño de referencias de bandgap”, Juan Rafael Ayala Olivares, Maestría en Electrónica, 2018.

 

Publicaciones Recientes:

  • J.A. Martinez-Nieto, N. Medrano-Marqués, M.T. Sanz-Pascual, B. Calvo-López, “High-Level Modeling and Simulation Tool for Sensor Conditioning Circuit Based on Artificial Neural Networks”, Sensors, vol. 19, no. 8, 1814, DOI: 10.3390/s19081814, 2019.

  • L.C. Álvarez-Simón, E.Gómez-Ramírez, M.T. Sanz-Pascual, “Low-Power Highly Robust Resistance-to-Period Converter”, Sensors, vol. 19, no. 1, 8, DOI:10.3390/s19010008, 2019.

  • J.A. Martinez-Nieto, M.T. Sanz-Pascual, N. Medrano-Marqués, B. Calvo-López, A. Sarmiento-Reyes, “High-Linearity Self-Biased CMOS Current Buffer”, Electronics, vol. 7, no. 12, 423, DOI: 10.3390/electronics7120423, 2018.

  • A. Martínez-Nieto, N. Medrano, M.T. Sanz-Pascual, B. Calvo, “An accurate analysis method for complex IC analog neural network-based systems using high-level software tools”, IEEE 9th Latin American Symposium on Circuits & Systems (LASCAS), DOI: 10.1109/LASCAS.2018.8399902, 2018.

  • F. Montalvo-Galicia, M.T. Sanz-Pascual, B. Calvo-López, “High-precision self-compensated fully-integrated CMOS LDO regulator”, ”, IEEE 9th Latin American Symposium on Circuits & Systems (LASCAS), DOI: 10.1109/LASCAS.2018.8399906, 2018.

  • J.A. Martínez-Nieto, M.T. Sanz-Pascual, N.J. Medrano-Marqués, “Integrated mixed mode neural network implementation”, 23rd European Conference on Circuit Theory and Design (ECCTD’17), DOI: 10.1109/ECCTD.2017.8093233, 2017.

  • O.J. Cinco-Izquierdo, M.T. Sanz-Pascual, L. Hernández, C.A. de la Cruz-Blas, “CMOS current-mode PWL implementation using MAX and MIN operators”, 50th IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS’17), pp. 1874-1877, 2017.

 

PÁGINA ORCID:

http://orcid.org/0000-0002-5820-7608

 


Última modificación :
20-08-2019 a las 14:19 por Laura Toxqui Olmos

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