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Enregistrement W1481366483 · doi:10.1109/iscas.1989.100678

A canonic tunable RC notch filter with adjustable selectivity

2003· article· en· W1481366483 sur OpenAlexaff
Udayan Ganguly, D. Poussart

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Filter Design and Implementation
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTotal harmonic distortionBand-stop filterRealization (probability)Computer scienceDistortion (music)Control theory (sociology)SelectivityTopology (electrical circuits)Frequency selectivityAnalogue filterFilter (signal processing)HarmonicElectronic circuitLow-pass filterElectronic engineeringMathematicsAcousticsEngineeringControl (management)PhysicsDigital filterElectrical engineeringArtificial intelligenceTelecommunicationsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Null networks are widely used in audio and instrumentation systems not only for eliminating undesired frequencies and for measuring transient harmonic distortion (THD) but also as central components of selective filters and oscillators in feedback arrangements. Of the various three-terminal notch filters and four-terminal selective bridge circuits in use, the RC twin-tee is perhaps the best known and most widely utilized. However, as certain relations have to be maintained between the various elements (minimum six) of these networks, they are not readily tunable and independent control of selectivity is also rather difficult. Thus, the twin-tee structure is essentially suited to fixed-frequency operation. The purpose of this study is to explore canonic second-order RC structures with four elements that are easily tunable and whose selectivity can also be varied independently and conveniently. A practical realization of the feedback and feedfoward arrangements proposed is given.>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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