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Enregistrement W1481438536 · doi:10.1109/epep.2004.1407584

Modeling of transmission lines with textured ground planes and investigation of data transmission by generating eye diagrams

2005· article· en· W1481438536 sur OpenAlexaff
J.C.W. Ho, Quanyan Zhu, Ramesh Abhari

Notice bibliographique

RevueElectrical Performance of Electronic Packaging · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Compatibility and Noise Suppression
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmission lineScattering parametersElectric power transmissionEquivalent circuitTransmission (telecommunications)Ground planeCoupling (piping)Transverse planeElectronic engineeringLine (geometry)Network modelDistributed element modelComputer scienceTopology (electrical circuits)OpticsAcousticsGeometryPhysicsMaterials scienceEngineeringTelecommunicationsElectrical engineeringStructural engineeringMathematicsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, data transmission in transmission lines containing textured ground planes in the power distribution network is investigated. A lumped element model is developed to generate eye diagrams and circuit simulations are compared with measurements. A circuit model for a transmission line with an EBG ground plane is introduced. The circuit model for the EBG structure is developed based on using LC components and considering each patch as a parallel-plate transmission line. This modeling strategy allows including two important features to the individual LC stages representing the EBG surface: coupling to the signal line, and transverse loading of adjacent patches in the EBG structure. The circuit model parameters are calculated by using closed-form relations and applying the physical dimensions of the structure-under-test. The proposed model is employed to generate the scattering-parameter graphs and eye diagrams, which are compared with full-wave simulations and measurements to ensure validation of the results in both frequency and time domains.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil0,737

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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